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SCOPE dataset
SCOPE dataset
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新数据集将网络性暴力污名与同伴支持联系起来
研究人员推出了 SCOPE 数据集，该数据集将网络性暴力叙事中的污名信号与响应中提供的支持类型联系起来。该数据集使用多维度污名分类法对帖子进行注释，并使用支持分类法对评论进行注释。分析显示，带有污名信号的叙事强调内化的痛苦，而没有污名信号的叙事则更侧重于解释情况。内化污名是最普遍的类别，社区回应在不同污名类型之间基本一致，其中信息支持和尊重支持最为常见。
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新的检索方法CoveR增强了长篇RAG的覆盖率
研究人员推出了一种新颖的密集检索方法CoveR，旨在提高长篇检索增强生成（RAG）系统的覆盖率。CoveR使用基于覆盖率的对比和蒸馏目标进行训练，以更好地捕捉多样化的信息需求。该方法是与SCOPE数据集一同开发的，该数据集包含90K个训练对，源自研究问题，并由LLM生成的子问题可回答性信号进行增强。实验表明，与现有的密集检索基线相比，CoveR将nugget覆盖率提高了10%，同时保持了相关性。