有哪些利用搜索引擎（Search Engine）辅助自然语言处理任务（NLP）的论文？ 第1页
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maplefalls 网友的相关建议:
在Google Scholar搜索"Retrieval Augmented"就能get到一堆用IR技术辅助NLP任务的论文。实际上，所有知识密集型(knowledge-intensive)任务都可以考虑利用IR为模型提供额外知识，比如KILT基准包含的五大知识密集型任务：QA、Dialogue、Fack Checking、Slot Filling、Entity Linking：
QA：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Dialogue：Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation
Fack Checking：Improving Evidence Retrieval for Automated Explainable Fact-Checking
Slot Filling：Robust Retrieval Augmented Generation for Zero-shot Slot Filling
Entity Linking：Autoregressive Entity Retrieval
在Summarization、Machine Translation任务上也出现了类似的工作：
Summarization：Retrieval Augmented Code Generation and Summarization
Machine Translation：Nearest Neighbor Machine Translation
而在Language Model上，比较知名的就是谷歌的REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training和Open AI的WebGPT: Browser-assisted question-answering with human feedback，这种重量级工作目前也只有大厂能做出来。
另外最近的一篇综述也对检索辅助生成任务的论文做了一个小结：A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation。
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