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在2024年EMNLP会议上，一项创新性研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的动态语义分块方法——LumberChunker。该方法通过LLM直接理解文本语义，动态确定分块边界，无需依赖传统固定规则，实现了更精准的文本分块。研究表明，LumberChunker通过简单的提示词策略，不仅优于传统分块方法，还显著提升了检索和生成任务的性能表现。作为一种全新的语义驱动技术，LumberChunker为自然语言处理领域带来了深远的影响，为未来相关应用提供了更多可能性。