机构名称：
¥ 1.0
2不合理的研究人员，浦那。摘要可以创建许多类型的摘要，具体取决于输入文件的性质，无论是与法律，医学或其他领域有关的。首先了解主题很重要，因为不同的文档需要不同的处理方法。突出显示要点对于关注特定句子至关重要。根据主题和所需的输出，可以使用各种摘要模型。在这种情况下，我们特别关注抹布系统，以及它如何有益于取得更好的结果。关键字：检索方法，生成方法，动态知识集成，流利的语言生成，抹布（检索效果生成）1。引言在出现诸如抹布之类的高级方法之前，采用了各种方法来解决与语言有关的问题。这些可以大致分为两种类型：1。提取（在不更改句子结构的情况下检索信息）2。摘要（通过句子改革的信息检索）这些方法为诸如RAG之类的高级框架奠定了基础，这些方法将检索与生成结合起来，以获得更具动态和准确的结果。1。基于检索的方法这些方法在维护句子的原始措辞和结构时检索相关数据。常见的示例包括提取性摘要，其中关键短语或句子是直接从源中选择而没有修改的[1]。a。有效但缺乏语义理解。传统信息检索（IR）方法TF-IDF（术语频率为单位的文档频率）：基于术语频率分段文档频率分数的排名文档。tf-idf是一种统计指标，用于评估文档中单词相对于文档的集合（或语料库）的重要性[2]。它广泛用于文本挖掘和信息检索任务，例如文档排名和关键字提取[3]。BM25（最佳匹配25）：对TF-IDF的改进，结合了术语饱和度和文档长度归一化[4]。广泛用于搜索引擎的基于相关性的排名。BM25是一种基于TF-IDF基础的高级信息检索算法，它解决了其一些关键局限性[5]。它被广泛认为是搜索引擎和文本检索系统
检索型发电的作用
主要关键词
相关文件推荐
