11750 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية طريقة DTCRS، التي تقوم ببناء أشجار تلخيص تكرارية ديناميكياً من خلال تحليل أنواع الأسئلة واستخدام تضمينات الأسئلة الفرعية كمراكز عناقيد للقضاء على العقد الزائدة، مما يقلل من وقت البناء ويحسن الأداء في مهام الإجابة على الأسئلة القائمة على الاستدلال متعدد الخطوات.
تبحث هذه الورقة فيما إذا كان تكرار البيانات المنضبط يمكن أن يعزز بفعالية معالجة اللغات الطبيعية للغات ذات الموارد المنخفضة، حيث تُظهر أن تقنية التكرار التدريجي المطبقة على متن لغة الناواتل تحقق تحسينات متوسطة في مهام التشابه الدلالي على مستوى الجملة.
تُعد MARS طريقة ضبط دقيق خفيفة الوزن تُمكّن النماذج اللغوية ذات التوليد الذاتي من توليد عدة رموز في كل تمريرة أمامية دون تغييرات هيكلية أو معاملات إضافية، محققةً إنتاجية تبلغ 1.5-1.7 ضعفاً مع الحفاظ على دقة النموذج الأساسي وتوفير تعديل فوري للسرعة عبر عتبة الثقة.
تقدم هذه الورقة بحثاً تجريبياً شاملاً لسبعة نماذج لغوية للاستدلال، تتنوع بين النماذج الكثيفة ونماذج "خليط الخبراء" (MoE)، عبر مهام واستراتيجيات صياغة متعددة، مما يثبت أن التنشيط المتفرق وحده لا يضمن الأداء الأمثل، وأن أفضل المقايضات بين الدقة والكفاءة تعتمد على التفاعل المحدد بين البنية الهيكلية، وبروتوكول الصياغة، وتكوين المهام.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل ReDAct، وهو إطار عمل للتأجيل يراعي عدم اليقين يقوم بتوجيه القرارات استراتيجياً من نموذج لغوي كبير (LLM) صغير ومنخفض التكلفة إلى نموذج أكبر وأكثر موثوقية فقط عندما يتجاوز عدم اليقين حداً معيناً، مما يحقق أداءً مقارباً لاستخدام النموذج الكبير حصرياً مع تقليل تكاليف الاستدلال بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة SalesLLM، وهو معيار ثنائي اللغة ومسار تقييم تلقائي مصمم لتقييم مهارات التفاوض البيعي الواقعية للنماذج اللغوية الكبيرة باستخدام 1,805 سيناريو منسق وCustomerLM مدرب، مما يكشف عن تباين كبير في الأداء بين النماذج وارتباط قوي مع تقييمات الخبراء البشريين.
تقدم الورقة البحثية نموذج IndoBERT-Sentiment، وهو مصنف مشروط بالسياق مبني على نموذج IndoBERT Large يتفوق بشكل كبير على نماذج تحليل المشاعر الحالية للغة الإندونيسية من خلال دمج السياق الموضوعي لحل حالات الغموض التي تتسبب في فشل النهج غير المشروطة بالسياق.
تقدم هذه الورقة المهمة المشتركة SemEval-2026 Task 3، وهي مهمة مشتركة تقدم تحليل المشاعر القائم على الجوانب ذي الأبعاد (DimABSA) وتحليل الموقف ذي الأبعاد (DimStance) لنمذجة المشاعر والموقف عبر أبعاد التكافؤ والاستثارة بدلاً من التصنيفات الفئوية، وتتميز بمسارين مع مهام فرعية متعددة، ومقياس F1 مستمر جديد، ونتائج من أكثر من 400 مشارك.
تتقصى هذه الدراسة ما إذا كانت النماذج اللغوية ثنائية اللغة (هولندي-إنجليزي) تحاكي أنماط التنشيط عبر اللغات لدى البشر أثناء القراءة، حيث وجدت أنه بينما يمكن للتمثيلات المتجهة المشتركة أن تسبب تأثيرات التسهيل أو التداخل، فإن توافق النماذج مع المعالجة البشرية يعتمد بشكل حاسم على تكوينات محددة لمشاركة المفردات ويكون مدفوعاً في المقام الأول بتكرار الكلمات بدلاً من اتساق الشكل والمعنى.
تُظهر هذه الدراسة بشكل منهجي أنه في حين يسمح توجيه الشخصية القائم على التنشيط بتخصيص النماذج في البيئات التعليمية، فإنه يؤدي بشكل كبير إلى تدهور جودة الإجابات ويسبب تحيزات متوقعة في التقييم، مع تباين التأثيرات بشكل كبير حسب نوع المهمة (كونها أكثر وضوحاً في فنون اللغة الإنجليزية مقارنة بالعلوم) وبنية النموذج.