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R2GQA：支持学生理解高等教育法律法规的检索-阅读-生成问答系统
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了NeCo团队在ALQAC 2023竞赛中解决越南文本处理任务的方法，通过数据丰富实现对低资源语言的法律知识获取。他们的方法在两个任务中取得了出色成绩，展示了对低资源语言的潜在优势和有效性。
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关键要点
- 该论文介绍了NeCo团队在ALQAC 2023竞赛中的解决方案。
- 重点是通过数据丰富实现对低资源语言的法律知识获取。
- 法律文档检索任务结合了相似性排名和深度学习模型。
- 第二个任务要求从相关法律文章中提取答案，提出了一系列适应性技术。
- 方法在两个任务中取得了出色成绩，展示了低资源语言问答系统的潜在优势和有效性。
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