💬 Category

cs.CL

11750 ورقة بحثية

💬 NLP

Text Summarization With Graph Attention Networks

تتقصى هذه الدراسة استخدام شبكات الانتباه الرسومية (Graph Attention Networks) والمدركات متعددة الطبقات (Multi-layer Perceptrons) لدمج نظرية البنية البلاغية (Rhetorical Structure Theory) ورسوم العائدات المرجعية (Co-reference graphs) في تلخيص النصوص، حيث وجدت أنه بينما فشلت بنية شبكة الانتباه الرسومية (GAT) في تحسين الأداء، فإن نهج المدرك متعدد الطبقات (MLP) الأكثر بساطة قد عزز النتائج في مجموعة بيانات CNN/DM، كما وضع المؤلفون معياراً مرجعياً جديداً موسوماً بنظرية البنية البلاغية (RST) لمجموعة بيانات XSum.

Mohammadreza Ardestani, Yllias Chali2026-04-07
💬 NLP

Unveiling Language Routing Isolation in Multilingual MoE Models for Interpretable Subnetwork Adaptation

تقدم هذه الورقة مفهوم عزل توجيه اللغة في نماذج خليط الخبراء متعددة اللغات وتقترح RISE، وهو إطار عمل يستفيد من أنماط العزل هذه لتكييف الشبكات الفرعية للخبراء الخاصة بكل لغة بشكل انتقائي، مما يؤدي إلى تحسين أداء اللغات ذات الموارد المنخفضة بشكل كبير مع الحفاظ على القدرات عبر اللغات.

Kening Zheng, Wei-Chieh Huang, Jiahao Huo, Zhonghao Li, Henry Peng Zou, Yibo Yan, Xin Zou, Jungang Li, Junzhuo Li, Hanro (…)2026-04-07
💬 NLP

The Format Tax

تحدد هذه الورقة أن طلب تنسيقات مخرجات مهيكلة مثل JSON يفرض "ضريبة تنسيق" كبيرة تؤدي إلى تدهور أداء الاستنتاج في النماذج ذات الأوزان المفتوحة، ويرجع ذلك أساساً إلى تعليمات المطالبة (prompt instructions) وليس إلى قيود فك التشفير، وتثبت أن فصل الاستنتاج عن التنسيق من خلال التوليد متعدد المراحل يستعيد بفعالية هذه الدقة المفقودة.

Ivan Yee Lee, Loris D'Antoni, Taylor Berg-Kirkpatrick2026-04-07
💬 NLP

AI Appeals Processor: A Deep Learning Approach to Automated Classification of Citizen Appeals in Government Services

تقدم هذه الورقة نظام معالج استئنافات الذكاء الاصطناعي (AI Appeals Processor)، وهو نظام قائم على الخدمات المصغرة يستفيد من بنية التعلم العميق (Word2Vec+LSTM) لتصنيف وتوجيه استئنافات المواطنين تلقائياً بدقة تصل إلى 78%، مما يقلل زمن المعالجة بشكل كبير مقارنة بالطرق اليدوية التقليدية ويقدم بديلاً أكثر كفاءة للنماذج القائمة على المحولات (transformer-based models).

Vladimir Beskorovainyi2026-04-07
💬 NLP

'Layer su Layer': Identifying and Disambiguating the Italian NPN Construction in BERT's family

تستخدم هذه الدراسة مصنفات استقصائية على مستوى الطبقات لتمثيلات BERT السياقية لتحليل كيفية تمثيل عائلة البناءات الاسمية (NPN) الإيطالية عبر طبقات النموذج، مما يجسّر الفجوة بين النظرية اللغوية البنائية ونمذجة اللغة العصبية من خلال أدلة تجريبية.

Greta Gorzoni, Ludovica Pannitto, Francesca Masini2026-04-07
💬 NLP

Unlocking Prompt Infilling Capability for Diffusion Language Models

تُظهر هذه الورقة أنه من خلال توسيع الضبط الدقيق الخاضع للإشراف ليشمل قناع التسلسل الكامل بدلاً من قناع الاستجابة فقط، يمكن لنماذج لغة الانتشار المقنعة أن تفتح بفعالية القدرة على ملء الفراغات في المطالبات، محققةً أداءً يضاهي أو يتجاوز القوالب المصممة يدويًا.

Yoshinari Fujinuma, Keisuke Sakaguchi2026-04-07
💬 NLP

Researchers waste 80% of LLM annotation costs by classifying one text at a time

تُظهر هذه الدراسة أن الباحثين يمكنهم تقليل تكاليف التوسيم باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة بنسبة تزيد عن 80% من خلال المعالجة بالدفعات والتكديس المتغير دون المساس بدقة الترميز بشكل كبير، طالما ظلت أحجام الدفعات وتعقيد الأوامر ضمن نطاقات تشغيل آمنة محددة حيث يظل خطأ القياس أقل من مستويات عدم الاتفاق المعتادة بين المرمزين.

Christian Pipal, Eva-Maria Vogel, Morgan Wack, Frank Esser2026-04-07
💬 NLP

Can Humans Tell? A Dual-Axis Study of Human Perception of LLM-Generated News

تكشف دراسة ثنائية المحاور شملت أكثر من 1,000 مشارك أن البشر لا يمكنهم التمييز بشكل موثوق بين المقالات الإخبارية المكتوبة بواسطة بشر وتلك المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة، وهو استنتاج يظل سارياً عبر مختلف النماذج ومستويات الخبرة ولكن يعوقه الإرهاق المعرفي، مما يشير إلى أن الكشف من جانب المستخدم غير فعال ويستلزم تدابير مضادة على مستوى النظام مثل إثبات المصدر باستخدام التشفير.

Alexander Loth, Martin Kappes, Marc-Oliver Pahl2026-04-07
💬 NLP

When Models Know More Than They Say: Probing Analogical Reasoning in LLMs

تكشف هذه الورقة عن عدم تماثل في النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر، حيث يتفوق سبر التمثيلات الداخلية بشكل كبير على التلقين في اكتشاف التناظرات البلاغية، مما يشير إلى أن آليات التلقين تفشل في الوصول الكامل إلى المعلومات الكامنة المطلوبة للاستدلال التناظري المعقد.

Hope McGovern, Caroline Craig, Thomas Lippincott, Hale Sirin2026-04-07