利用上下文集成统一保形语言任务
这项研究提出了 Conformal Relevance 框架，通过结合上下文学习示例筛选与集成方法，为文档内容建立相关性评分。该框架面向摘要生成、抽取式问答等自然语言处理任务，旨在保留足够的关键信息，同时尽可能去除无关内容。现有先进评分方法通常依赖人工设计的提示词，让大语言模型评估内容的重要性。新方法减少了人工提示工程，在保持保形覆盖率的同时提高了内容的简洁性。研究在七项 NLP 任务上进行了验证，并从理论上分析了集成多样性的影响，提出了集成能够改善最差情况下句子评分的互补条件，以及集成改进效果的饱和上限。
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