💬 Category

cs.CL

11683 ورقة بحثية

💬 NLP

Can LLMs Understand the Impact of Trauma? Costs and Benefits of LLMs Coding the Interviews of Firearm Violence Survivors

تقيّم هذه الدراسة استخدام نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر لترميز المقابلات مع الناجين من عنف الأسلحة النارية، وتجد أنه على الرغم من إظهارها لإمكانات في تحديد رموز محددة، إلا أن صلتها الإجمالية منخفضة، وحساسيتها العالية لمعالجة البيانات، كما أنها تعوق بشكل كبير بسبب الضوابط التي تمحو السرديات الحرجة، مما يسلط الضوء على قيود أخلاقية وعملية جوهرية في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأبحاث المتعلقة بالمجتمعات المهمشة.

Jessica H. Zhu, Shayla Stringfield, Vahe Zaprosyan, Michael Wagner, Michel Cukier, Joseph B. Richardson Jr2026-04-20
💬 NLP

Optimizing Korean-Centric LLMs via Token Pruning

تثبت هذه الورقة أن تقليم الرموز (token pruning)، الذي يعمل على إزالة معاملات اللغة غير ذات الصلة لإنشاء تكوينات مفردات أصغر متمحورة حول اللغة الكورية، يعزز بشكل كبير استقرار التوليد وأداء الترجمة الآلية الخاص باللغة الكورية في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات، مما يؤكد فاعليته كاستراتيجية تحسين فعالة لعمليات النشر ذات الذاكرة المحدودة رغم التحسينات الطفيفة فقط في زمن الاستج</strong>

Hoyeol Kim, Hyeonwoo Kim2026-04-20
🤖 machine learning

Detecting and Suppressing Reward Hacking with Gradient Fingerprints

تقدم الورقة البحثية GRIFT، وهي طريقة مبتكرة تستفيد من بصمات التدرج (gradient fingerprints) المستمدة من الحسابات الداخلية للنموذج للكشف بفعالية عن اختراق المكافأة (reward hacking) وقمعها في التعلم التعزيزي ذي المكافآت القابلة للتحقق، متفوقة بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية القائمة على مراقبة النصوص، ومحسنةً الأداء الفعلي للمهمة عند دمجها في مسارات الضبط الدقيق.

Songtao Wang, Quang Hieu Pham, Fangcong Yin, Xinpeng Wang, Jocelyn Qiaochu Chen, Greg Durrett, Xi Ye2026-04-20
💬 NLP

SwanNLP at SemEval-2026 Task 5: An LLM-based Framework for Plausibility Scoring in Narrative Word Sense Disambiguation

يقترح فريق SwanNLP إطار عمل يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة لمهمة SemEval-2026 Task 5، يستخدم الاستدلال المهيكل، والتحفيز القليل من الأمثلة الديناميكي، وتجميع النماذج للتنبؤ بفعالية بالمعقولية التي يدركها البشر لمعاني الكلمات في النصوص السردية، مما يثبت أن النماذج التجارية ذات المعلمات الكبيرة تحاكي أحكام البشر بدقة.

Deshan Sumanathilaka, Nicholas Micallef, Julian Hough, Saman Jayasinghe2026-04-20
💬 NLP

From Benchmarking to Reasoning: A Dual-Aspect, Large-Scale Evaluation of LLMs on Vietnamese Legal Text

تقدم هذه الورقة إطار تقييم ثنائي الجوانب يجمع بين المعايير الكمية والتحليل النوعي للأخطاء ليكشف أنه بينما تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة تبسيط النصوص القانونية الفيتنامية، فإن قصورها الأساسي يكمن في الاستدلال القانوني المنضبط والدقيق بدلاً من التلخيص، مع إظهار نماذج محددة لمقايضات متباينة بين سهولة القراءة والدقة الواقعية.

Van-Truong Le2026-04-20
💬 NLP

No Universal Courtesy: A Cross-Linguistic, Multi-Model Study of Politeness Effects on LLMs Using the PLUM Corpus

تستخدم هذه الدراسة مجموعة بيانات PLUM متعددة اللغات التي صدرت حديثاً لتوضيح أنه في حين تؤثر اللباقة بشكل كبير على جودة استجابة النماذج اللغوية الكبيرة، فإن التأثيرات المحددة للنبرة، وسجل الحوار، واللغة تتباين بشدة عبر النماذج والثقافات المختلفة بدلاً من كونها عالمية.

Hitesh Mehta, Arjit Saxena, Garima Chhikara, Rohit Kumar2026-04-20
💬 NLP

Help! Need Advice on Identifying Advice

تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات جديدة مشروحة من منتديات "ريديت" لدراسة تحديد النصائح في الخطاب عبر الإنترنت، مع تحليل خصائصها اللغوية وتقييم أداء نماذج اللغة المدربة مسبقاً مقابل الأنظمة القائمة على القواعد لهذه المهمة الصعبة.

Venkata Subrahmanyan Govindarajan, Benjamin T Chen, Rebecca Warholic, Katrin Erk, Junyi Jessy Li2026-04-17
💬 NLP

How people talk about each other: Modeling Generalized Intergroup Bias and Emotion

تقدم هذه الورقة إطاراً جديداً لنمذجة التحيز المتبادل بين المجموعات من خلال التنبؤ بالعلاقات بين المجموعات (IGR) عبر العواطف دقيقة التفاصيل، مدعومةً بإصدار مجموعة بيانات جديدة لتغريدات أعضاء الكونجرس الأمريكي، وتُظهر أن الترميز المشترك بين العلاقات بين المجموعات والعاطفة يحسن بشكل كبير أداء النماذج العصبية.

Venkata S Govindarajan, Katherine Atwell, Barea Sinno, Malihe Alikhani, David I. Beaver, Junyi Jessy Li2026-04-17
💬 NLP

Counterfactual Probing for the Influence of Affect and Specificity on Intergroup Bias

تتقصى هذه الورقة كيفية تأثير السمات التداولية مثل العاطفة والخصوصية على التحيز بين المجموعات في معالجة اللغات الطبيعية من خلال تحليل ارتباطها بتسميات العلاقات بين المجموعات واستخدام الاستقصاء المضاد للواقع للكشف عن أن النماذج العصبية تعتمد على العاطفة ولكنها تظهر استخداماً غير حاسم للخصوصية في التصنيف.

Venkata S Govindarajan, Kyle Mahowald, David I. Beaver, Junyi Jessy Li2026-04-17
💬 NLP

Lil-Bevo: Explorations of Strategies for Training Language Models in More Humanlike Ways

تقدم هذه الورقة Lil-Bevo، وهي مشاركة في تحدي BabyLM تستكشف استراتيجيات تدريب شبيهة بالبشر مثل التدريب المسبق على الموسيقى، والتعلم المنهجي باستخدام أطوال التسلسل، والقناع المستهدف، حيث وجدت أنه بينما حقق التدريب على تسلسلات أقصر أفضل النتائج وساعد القناع المستهدف في مهام محددة، إلا أن هذه التقنيات لم تنتج سوى مكاسب طفيفة في الأداء مقارنة بالنماذج الأكبر حجمًا.

Venkata S Govindarajan, Juan Diego Rodriguez, Kaj Bostrom, Kyle Mahowald2026-04-17