论文提出结合LLM与篇章结构解析的文档级数据增强方法

论文作者提出一种结合大语言模型与文档级篇章结构解析的数据增强框架：识别句对间的修辞关系、提取关键短语，再替换为语义连贯但主题偏移的内容，从而在保留原文篇章结构的同时引入主题变化。 基于论文摘要，作者声称在文本摘要和问答任务上的实验显示，增强数据提供互补监督并改善了合并数据训练效果。实验细节与代码信息未说明。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。