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评估大语言模型在会议中收件人检测、话轮转换和下一说话人预测的能力

arXiv cs.CL · 19小时前 缓存

本文评估了大语言模型(LLMs)和多模态大语言模型在多方会议对话中的收件人检测、话轮转换预测和下一说话人预测能力。结果表明,基于文本的LLMs在下一说话人预测上优于监督模型和人类,而多模态LLMs在其他任务上比纯文本模型有所提升,但表现仍低于人类。

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