BriefGPT - AI 论文速递
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利用结构化信息进行可解释的多跳问题回答和推理
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于概率的方法来训练可解释的多跳问答系统，无需基于理由的监督。该方法将理由明确建模为集合，能够在文档内外进行交互和多跳推理，选择理由更准确。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于概率的方法来训练可解释的多跳问答系统。
- 该系统无需基于理由的监督进行训练。
- 方法将理由明确建模为集合。
- 能够在文档之间以及文档内部的句子之间进行交互和多跳推理。
- 这种方法在选择理由方面比之前的方法更加准确。
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