博文
- 6.30-7.6周报
- 科研方面： 读两篇论文。 SUMMAC: Re-Visiting NLI-based Models for Inconsistency Detection in Summarization 该文章也是对忠诚型幻觉的检测，使用的方法是分类器。该分类器是基于自然语言推理（NLI）对摘要和原文进行不同粒度的一对一分类，其中效果最好的是按照句子对句子的粒度进行分类。除了方法上的贡献 ...
- 5.19-5.25周报
- 科研方面： 看论文 一、“Assessing The Factual Accuracy of Generated Text ” 本文贡献： 1.引入事实级评估指标factacc，解决传统评估指标（如 ROUGE、BLEU）无法检测事实性错误的问题。 2.提出两种事实抽取方法，包括 Named Entity Recognition (NER) + Relation Classifier的两阶段法和 ...
