摘要生成(几乎)已死:Summarization is (Almost) Dead(2023年) paper下载地址:Summarization is (Almost) Dead 1.背景 文本摘要是一项自然语言生成(NLG)任务,旨在将大量源材料压缩成简短的摘要,包括新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容。传统方法对特定数据集使用微调技术,但大型语言模型(llm)的出现已经将重点转移...
为了验证目前 LLMs 生成摘要的效果,作者整理了一个新的数据集,采用人工评价的方式评测目前 LLMs 在五种文本摘要任务(单文档、多文档、对话、代码、多语言)上的效果。通过与人工编写的文本摘要和经过微调之后的文本摘要模型做对比,作者发现,当前 LLMs 生成的文本摘要更忠实于原文而且有更少的幻觉。因此,作者表示,除...
大模型让传统摘要几乎已死《Summarization is (Almost) Dead》:兼论语言政策领域知识图谱构建思路O大模型让传统摘要几乎已死《Summarization is... 大模型让传统摘要几乎已死《Summarization is (Almost) Dead》:兼论语言政策领域知识图谱构建思路 《Summarization is (Almost) Dead》,中文名称,摘要已死...
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