本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。该方法在PubMed和arXiv数据集上的结果表明，在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线，与许多基于监督学习的方法相当。这些结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。

本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。该方法在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线，并与许多基于监督学习的方法相当。结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。

我们提出了一种名为EDGE的新型基于图的多模态情感增强讽刺解释框架，通过利用口语、视频和音频中的情感来提高讽刺解释性能，并在WITS数据集上验证了模型的优越性。

该文介绍了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。该方法在PubMed和arXiv数据集上的结果表明，在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线，并且其性能与许多基于监督学习的方法相当。

本文介绍了一种基于图的方法来增强大型语言模型的推理能力，并通过实验证明其优于现有的验证程序。