11750 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية MSPA-CQR، وهو إطار عمل مبتكر لإعادة كتابة الاستعلامات الحوارية يعزز الأداء من خلال بناء بيانات تفضيل متعددة الأبعاد واستخدام تحسين التفضيل المباشر الموجه بالبادئات لمواءمة إعادة الكتابة مع التغذية الراجعة لعمليتي الاسترجاع وتوليد الاستجابة.
تقدم هذه الورقة البحثية DRCR، وهو إطار عمل مبتكر يعزز توليد الحوار متعدد الأطراف من خلال توظيف تماسك الخطاب وإعادة كتابة السياق الموجه بالاستجابة، مدعوماً بطريقة تعلم ذاتي ديناميكية متطورة لتحسين كل من فهم السياق وجودة الاستجابة بشكل تكراري.
تقدم هذه الورقة البحثية GCoT-decoding، وهي استراتيجية تفرع ثنائية المراحل وخالية من التلقين، تعمل على توسيع نطاق استدلال "سلسلة الأفكار" ليشمل مهام الإجابة على الأسئلة ذات الصيغ الثابتة والحرّة عبر توليد مسارات استدلال متنوعة مع التراجع عن الخطأ عند حدوثه، وتجميعها عبر التوافق الدلالي لتحقيق تحسينات شاملة في الأداء.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل AGSC، وهو إطار جديد لتقدير عدم اليقين في توليد النصوص الطويلة يستفيد من احتمالات الحياد في الاستدلال اللغوي الطبيعي (NLI) لتصفية عدم الصلة، ويستخدم التجميع الدلالي القائم على نموذج الخليط الغاوسي لتحقيق أفضل حالة تقنية في الارتباط بالواقعية مع تقليل التكاليف الحسابية بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة المهمة التاسعة لـ SemEval-2026، وهي مهمة مشتركة واسعة النطاق شاركت فيها 67 فريقاً لتقييم كشف الاستقطاب عبر الإنترنت متعدد اللغات عبر 22 لغة من خلال ثلاث مهام فرعية: تحديد وجود الاستقطاب، ونوعه، ومظاهره.
يُعد HingeMem إطار عمل للذاكرة طويلة المدى قابلاً للتوسع لأنظمة الحوار، حيث يستخدم تقسيم الأحداث لإنشاء فهرسة حواف فائقة مُحفزة بالحدود، ويوظف آليات استرجاع متكيفة مع الاستعلام، محققاً تحسينات كبيرة في الأداء والكفاءة الحسابية مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة أول دراسة مقارنة واسعة النطاق تكشف أنه في حين تدعم النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة الرموز التعبيرية ذات درجات لون البشرة بقوة، فإن نماذج تضمين الرموز التعبيرية المتخصصة تظهر أوجه قصور شديدة وتحيزات منهجية في الاتساق الشعوري والدلالي عبر مختلف درجات لون البشرة، مما يسلط الض الضوء على الحاجة الملحة للمطورين لمراجعة وتخفيف هذه الأضران التمثيلية.
تقترح الورقة البحثية iTAG، وهو إطار عمل جديد للتصميم العكسي يستفيد من استدلال "سلسلة الأفكر" (Chain-of-Thought) وتعيين المفاهيم من العالم الحقيقي لتوليد نصوص طبيعية ذات تعليقات توضيحية لرسوم بيانية سببية عالية الدقة، مما يتغلب بفعالية على ندرة البيانات الحقيقية المرجعية لتقييم خوارزميات اكتشاف السببية القائمة على النصوص.
تقدم هذه الورقة أول دراسة تثبت أن انحياز التفضيل الذاتي يستمر في تقييمات النماذج اللغوية الكبيرة القائمة على المعايير (rubric-based)—حتى مع وجود معايير موضوعية—مما يؤدي إلى تحيز كبير في درجات النماذج وتصنيفاتها، رغم أن استخدام مجموعة من الحكام (ensembling) يمكن أن يخفف من هذه المشكلة جزئياً.
تقدم هذه الورقة البحثية تقنية التوجيه التأويلي المستمر (CIS) ومجموعة بيانات GraSD لتوضيح أن الحساسية البراغماتية المتدرجة في النماذج اللغوية الكبيرة مشفرة في فضاء تمثيلها ويمكن استعادتها بشكل منهجي من خلال التوجيه التنشيطي المتدر والمتحكم به، على خلاف التوجيه الموحد الذي يؤدي إلى انهيار التباين على مستوى العناصر.