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研究提出 ETAMem 多视图记忆框架提升长期对话智能体表现
论文针对长期记忆中的信息纠缠与组织失配问题，提出 ETAMem 多视图记忆框架：解析原子记忆单元并识别情感信息，组织为事件、情感、时间三个层级视图，用熵基检索按查询分配预算。在 LoCoMo 与 LongMemEval-S 上相对准确率分别提升 12.46% 与 7.96%。
arXiv NLP5 天前
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论文针对长期记忆中的信息纠缠与组织失配问题，提出 ETAMem 多视图记忆框架：解析原子记忆单元并识别情感信息，组织为事件、情感、时间三个层级视图，用熵基检索按查询分配预算。在 LoCoMo 与 LongMemEval-S 上相对准确率分别提升 12.46% 与 7.96%。