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朝向稳健且通用的训练：基于输入扰动的噪声槽填充的实证研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用hard negatives和强健的训练程序增强检索生成模型的新方法，用于进行零样本槽填充。该方法在多个数据集上都有较大的改进，并在KILT排行榜上排名第一。作者还演示了该系统在TACRED数据集的新变体上的适应能力，并发布了源代码和预训练模型。
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关键要点
- 提出了一种使用hard negatives和强健训练程序的新方法
- 该方法用于零样本槽填充
- 在T-REx和zsRE槽填充数据集上有显著改进
- 在KILT排行榜上排名第一
- 展示了系统在TACRED数据集新变体上的适应能力
- 发布了源代码和预训练模型
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