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基于篇章解析的结构保持文档级数据增强
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AI 综述
2026年10月15日，arXiv cs.CL 刊出论文《基于篇章解析的结构保持文档级数据增强》。研究者提出一个结合大语言模型与文档级篇章结构解析的结构保持数据增强框架：先识别句对之间的修辞关系并抽取关键短语，再在保留原篇章结构的前提下，将内容替换为语义连贯但主题偏移的文本。在文本摘要与问答任务上，增强数据提供了互补监督，提升了混合数据训练的效果；与标准 RST 解析器的对比及消融实验为该篇章表示提供了支持。该工作已被 PACLIC 2026 接收。
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最新进展10月15日 12:00
该框架在摘要与问答任务上验证有效，论文已被 PACLIC 2026 接收。报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.CL基于篇章解析的结构保持文档级数据增强
研究者提出基于 LLM 和文档级篇章结构解析的结构保持数据增强框架，通过识别句对间的修辞关系、抽取关键短语，在保留原篇章结构的前提下替换为语义连贯但主题偏移的内容。在文本摘要与问答任务上，增强数据提供了互补监督并提升混合数据训练效果，与标准 RST 解析器的对比及消融实验支持该篇章表示。该工作已被 PACLIC 2026 接收。
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