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从PDF到OFD，国产化浪潮下多种文档格式导出的完美解决方案
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OFD板式文件创建JAVA工具-EASYOFD 三、图像 Image
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论文翻译 | EfficientRAG: Efficient Retriever for Multi-Hop Question Answering
摘要 检索增强生成（RAG）方法在处理复杂问题（如多跳查询）时会遇到困难。虽然迭代检索方法通过收集附加信息来提高性能，但当前的方法通常依赖于对大型语言模型（LLM）的多次调用。本文介绍了高效的…
VQA入门之“论文”《Stacked Attention Networks for Image Question Answering》
写在前面 本节将要介绍一种新的特征融合方式，这篇论文的方法叫做堆叠注意力网络。那么从本节开始，所有的模型我会把原理讲清楚，然后用一个维度较低的例子带各位同学走一遍模型的前向传播。 堆叠注意力网络（SANs）其思想…
论文阅读：Question Answering Over Temporal Knowledge Graphs
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我们首先在我们的新数据集上应用大型预训练的基于 LM 的 QA 方法。 然后，我们将时间和非时间的 KG 嵌入注入到这些 LM 中，并观察到性能的显着提高。 我们还提出了一种新方法 CRONKGQA，它能够利用 Temporal KG…
Retrieval Question Answering paper
目录 层级Transformer多文档摘要Hierarchical Transformers for Multi-Document Summarization检索辅助生成REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-TrainingRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（RAG）检索器DPR[1]生成器 BART跨数据格…
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Retrieval Augmented Visual Question Answering with Outside Knowledge
Paper name
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Paper Reading Note
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TL;DR
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Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Reference
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 库指南)
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Visual Question Answering (VQA) 是由GT-Vision-Lab维护的一个开源项目，基于Python，专门用于处理VQA任务，即让机器能够理解…
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二、表格问答（table-question-answering）
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2.2 基于BERT的表格问答模型—TAPAS（TAble PArSing）
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2.4.1 pipeline对象实例化参数
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【人工智能】Transformers之Pipeline（十四）：问答（question-answering）
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二、问答（question-answering）
2.1 概述
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2.2.1 技术背景
2.2.2 RoBERTa的改进点
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2.3 应用场景
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