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使用自然语言处理（NLP）来帮助采取气候变化行动的决策者，这被强调为用例与更广泛的驱动力对准NLP Technologies，以提供社会优点。在这种情况下，提取和汇总相关信息的基于方面的摘要（ABS）系统特别有用，因为他们以方便的方式为利益相关者提供了在专家策划的寄存器中查找相关信息的方式。在这项工作中，我们发布了一个新的数据集，用于腹部逐渐变化报告，并介绍了不同的大型语言模型（LLM）和所谓的小语言模型（SLMS），以不受监督的方式解决此问题。考虑到手头的问题，我们还展示了SLM的问题在导致碳脚印刷减少的同时，SLM的问题并没有明显差。我们这样做是通过首次申请现有框架，考虑到能源效率和任务绩效，以评估ABS的零摄像生成模型。总的来说，我们的结果表明，大小的现代语言模式可以有效地解决ABS的气候变化报告，但是当我们将问题作为检索增强发电（RAG）问题（我们的工作和数据集）时，需要更多的搜索，并且我们的工作和数据集将有助于促进这个方向的努力。1
使用小语言模型对气候变化报告的有效基于方面的摘要
主要关键词
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![使用生成AI语言模型（2024年11月12日）[1]](/simg/9/960fbacbc2e3afa5a9983fb3cc1d65b0c0a766a7.webp)
