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💬 NLP

Multi-dimensional Assessment and Explainable Feedback for Counselor Responses to Client Resistance in Text-based Counseling with LLMs

यह शोध पत्र एक सिद्धांत-आधारित ढांचे और एक विशेषज्ञ-एनोटेटेड डेटासेट को प्रस्तुत करता है जिसका उपयोग एक विशिष्ट एलएलएम (LLM) को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है जो क्लाइंट के प्रतिरोध पर परामर्शदाताओं की प्रतिक्रियाओं का सटीक, बहु-आयामी मूल्यांकन और व्याख्यात्मक फीडबैक प्रदान करता है, जो सामान्य बड़े भाषा मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और परामर्शदाताओं के नैदानिक कौशल में स्पष्ट रूप से सुधार करता है।

Anqi Li, Ruihan Wang, Zhaoming Chen, Yuqian Chen, Yu Lu, Yi Zhu, Yuan Xie, Zhenzhong Lan2026-02-26
💬 NLP

Sparsity Induction for Accurate Post-Training Pruning of Large Language Models

यह शोध पत्र "स्पैरसिटी इंडक्शन" (Sparsity Induction) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्री-प्रूनिंग तकनीक है जो गणितीय रूप से समान स्केलिंग और स्पेक्ट्रल नॉर्म लॉस के माध्यम से वितरण और फीचर दोनों स्तरों पर मॉडल स्पैरसिटी को बढ़ाती है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की अधिक प्रभावी पोस्ट-ट्रेनिंग प्रूनिंग संभव हो पाती है।

Minhao Jiang, Zhikai Li, Xuewen Liu, Jing Zhang, Mengjuan Chen, Qingyi Gu2026-02-26
💬 NLP

DWA-KD: Dual-Space Weighting and Time-Warped Alignment for Cross-Tokenizer Knowledge Distillation

यह शोध पत्र DWA-KD को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्रॉस-टोकनाइज़र नॉलेज डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है, जो शिक्षक और छात्र मॉडलों के बीच सटीक लेक्सिकल और सिमेंटिक संरेखण प्राप्त करने के लिए ड्यूल-स्पेस एंट्रॉपी-आधारित टोकन वेटिंग को सॉफ्ट डायनेमिक टाइम वार्पिंग के साथ जोड़कर लार्ज लैंग्वेज मॉडल कंप्रेशन में सुधार करता है।

Duc Trung Vu, Pham Khanh Chi, Dat Phi Van, Linh Ngo Van, Sang Dinh, Trung Le2026-02-26
💬 NLP

Explore-on-Graph: Incentivizing Autonomous Exploration of Large Language Models on Knowledge Graphs with Path-refined Reward Modeling

यह शोध पत्र एक्सप्लोर-ऑन-ग्राफ (EoG) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो पाथ-रिफाइंड रिवॉर्ड मॉडलिंग के साथ सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) का लाभ उठाता है ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को नॉलेज ग्राफ पर विविध रीजनिंग पाथ्स को स्वायत्त रूप से एक्सप्लोर करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके, जिससे पूर्व विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और KGQA बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Shiqi Yan, Yubo Chen, Ruiqi Zhou, Zhengxi Yao, Shuai Chen, Tianyi Zhang, Shijie Zhang, Wei Qiang Zhang, Yongfeng Huang (…)2026-02-26
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Improving Implicit Discourse Relation Recognition with Natural Language Explanations from LLMs

यह शोध पत्र एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संबंध भविष्यवाणी (relation prediction) और LLM-जनित प्राकृतिक भाषा स्पष्टीकरणों पर उन्हें संयुक्त रूप से प्रशिक्षित करके, बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) से तर्क क्षमताओं को हल्के IDRR मॉडलों में संकुचित (distill) करता है, जिससे प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता दोनों में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Heng Wang, Changxing Wu2026-02-26
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FewMMBench: A Benchmark for Multimodal Few-Shot Learning

यह शोध पत्र FewMMBench प्रस्तुत करता है, जो फ्यू-शॉट लर्निंग (few-shot learning) की स्थितियों के तहत मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के मूल्यांकन के लिए एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड (instruction-tuned) मॉडल्स अतिरिक्त प्रदर्शनों (demonstrations) या चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करने पर अक्सर न्यूनतम सुधार या यहाँ तक कि प्रदर्शन में गिरावट भी दिखाते हैं।

Mustafa Dogan, Ilker Kesen, Iacer Calixto, Aykut Erdem, Erkut Erdem2026-02-26
💬 NLP

Personalized Graph-Empowered Large Language Model for Proactive Information Access

यह शोध पत्र एक लचीले ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सूचना पहुंच संबंधी आवश्यकताओं का प्रभावी ढंग से पता लगाने और बढ़ते लाइफलॉग डेटा के अनुकूल होने के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को विस्मृत जीवन की घटनाओं को याद करने में सक्रिय रूप से सहायता करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को व्यक्तिगत नॉलेज ग्राफ के साथ एकीकृत करता है।

Chia Cheng Chang, An-Zi Yen, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen2026-02-26
💬 NLP

ExpLang: Improved Exploration and Exploitation in LLM Reasoning with On-Policy Thinking Language Selection

यह शोध पत्र ExpLang को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन है जो सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के दौरान ऑन-पॉलिसी थिंकिंग लैंग्वेज सिलेक्शन को सक्षम करके लार्ज रीजनिंग मॉडल्स को उन्नत करती है, जिससे बहुभाषी लाभों के माध्यम से अन्वेषण (एक्सप्लोरेशन) और दोहन (एक्सप्लोइटेशन) दोनों में सुधार होता है और यह केवल अंग्रेजी-आधारित प्रशिक्षण की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है।

Changjiang Gao, Zixian Huang, Kaichen Yang, Jiajun Chen, Jixing Li, Shujian Huang2026-02-26
💬 NLP

CxMP: A Linguistic Minimal-Pair Benchmark for Evaluating Constructional Understanding in Language Models

यह शोधपत्र CxMP को प्रस्तुत करता है, जो एक कंस्ट्रक्शन ग्रामर-आधारित मिनिमल-पेयर बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि जहाँ भाषा मॉडल तेजी से वाक्यात्मक सक्षमता प्राप्त कर लेते हैं, वहीं व्याकरणिक संरचनाओं के अर्थ संबंधी संबंधों की व्याख्या करने की उनकी क्षमता धीरे-धीरे विकसित होती है और बड़े मॉडलों में भी सीमित बनी रहती है।

Miyu Oba, Saku Sugawara2026-02-26
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TG-ASR: Translation-Guided Learning with Parallel Gated Cross Attention for Low-Resource Automatic Speech Recognition

यह शोध पत्र TG-ASR प्रस्तुत करता है, जो एक समानांतर गेटेड क्रॉस-अटेंशन तंत्र और एक नए 30-घंटे के ताइवानी होकिएन ड्रामा कॉर्पस (YT-THDC) का उपयोग करने वाला एक ट्रांसलेशन-गाइडेड फ्रेमवर्क है, जो मैंडरिन सबटाइटल और मल्टीलिंगुअल एम्बेडिंग का लाभ उठाकर लो-रिसोर्स ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे कैरेक्टर एरर रेट में 14.77% की सापेक्ष कमी आती है।

Cheng-Yeh Yang, Chien-Chun Wang, Li-Wei Chen, Hung-Shin Lee, Hsin-Min Wang, Berlin Chen2026-02-26