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Losing My Composure: Predicting Compositionality Over Time

यह शोध पत्र जर्मन और अंग्रेजी में संज्ञा यौगिक संरचनात्मकता (noun compound compositionality) के कालक्रमिक रुझानों (diachronic trends) की भविष्यवाणी करने के लिए एक नवीन डेटासेट और कार्य प्रस्तुत करता है, जो समय के साथ पारदर्शिता में केवल मामूली कमी को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि संकीर्ण, कालानुक्रमिक रूप से विशिष्ट डेटा स्लाइस पर प्रशिक्षित सिमेंटिक मॉडल, इन क्रमिक परिवर्तनों को पकड़ने में व्यापक ऐतिहासिक विंडो पर प्रशिक्षित मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Chris Jenkins, Emma Raimundo Schulz, Filip Miletić, Sabine Schulte im Walde2026-07-14
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RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU एक ओपन-सोर्स, सिंगल-जीपीयू ग्राफआरएजी (GraphRAG) इंजन है जो निष्कर्षण (extraction) को समेकन (consolidation) से अलग करके और एक कॉम्पैक्ट, डोमेन-अनुकूलित 7B एलएलएम (Meno-Lite-0.1) का उपयोग करके नॉलेज ग्राफ निर्माण और रिट्रीवल में सुधार करता है, ताकि ग्राफ निर्माण और जटिल तर्क कार्यों दोनों पर बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nik (…)2026-07-14
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Production and Perception in LLMs: A Token Probability Approach

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल अपने टोकन संभाव्यता वितरणों में एक विशिष्ट उत्पादन-प्रत्यक्षण विषमता प्रदर्शित करते हैं, जहाँ केवल प्रॉम्प्ट फ्रेमिंग ही पुन: मूल्यांकित पाठ की तुलना में उत्पन्न पाठ के लिए काफी भिन्न संभावनाओं को प्रेरित करती है, एक ऐसी घटना जो विविध मॉडल आर्किटेक्चरों में पुनरावृत्त होती है और जैसे-जैसे अनुक्रम संदर्भ संचित होता है वैसे ही क्षय होती है।

Anna Marklová, Jiří Milička, Martina Vokáčová, Rudolf Rosa2026-07-14
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JobHop v2: A Large-Scale Career Trajectory Dataset from Unstructured Resumes

यह शोध पत्र जॉबहॉप (JobHop) v2 का परिचय देता है, जो एक सुदृढ़ एलएलएम (LLM) निष्कर्षण पाइपलाइन का उपयोग करके छद्म नामकृत बहुभाषी रिज्यूमे से प्राप्त 3,55,000 से अधिक करियर प्रक्षेप पथों का एक सार्वजनिक रूप से जारी किया गया डेटासेट है, जो कार्यबल नियोजन और श्रम बाजार अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए समृद्ध एनोटेशन और बेहतर विश्वसनीयता प्रदान करता है।

Iman Johary, Guillaume Bied, Alexandru C. Mara, Tijl De Bie2026-07-14
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STEP: Career-Path Recommendation via Temporal and Educational Trajectory Modeling

यह शोध पत्र STEP को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन करियर-पथ अनुशंसा प्रणाली है जो अगली नौकरी के परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए, अनस्ट्रक्चर्ड रेज़्यूमे से टेम्पोरल और शैक्षिक संकेतों को निकालने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, टाइम-डिके GRU, FiLM कंडीशनिंग और ROUTE नामक एक विशेष कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क का उपयोग करता है।

Iman Johary, Guillaume Bied, Alexandru C. Mara, Tijl De Bie2026-07-14
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MET: Theory-Grounded and Culture-Aware Multilingual Moral Reasoning

यह शोध पत्र MET को प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांत-आधारित और संस्कृति-जागरूक ढांचा है, जिसमें MCLASH बेंचमार्क और एक स्व-डिस्टिलेशन प्रशिक्षण विधि (MET-D) शामिल है, ताकि सांस्कृतिक संदर्भों के अनुकूल होने और बाहरी पर्यवेक्षण की आवश्यकता के बिना विशेषज्ञ-क्यूरेटेड नैतिक सिद्धांतों का लाभ उठाकर बहुभाषी नैतिक तर्क क्षमता को बढ़ाया जा सके।

Ayoung Lee, Ryan Kwon, Yunxiang Zhang, Yuxuan Liu, Peter Railton, Lu Wang2026-07-14
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From Expressivity to Sample Complexity: Narrow Teachers for Transformers via C-RASP

यह शोध पत्र C-RASP निर्माणों (constructions) को सीखने के लिए प्रारंभिक नमूना जटिलता सीमाओं (sample complexity bounds) का प्रस्ताव करके ट्रांसफॉर्मर सीखने की क्षमता (learnability) की सैद्धांतिक समझ को आगे बढ़ाता है, जो मौजूदा अभिव्यक्ति विश्लेषणों (expressivity analyses) और ऐसे समाधानों को सीखने की व्यावहारिक व्यवहार्यता के बीच के अंतर को संबोधित करता है।

Michael Rizvi-Martel, Satwik Bhattamishra, Guillaume Rabusseau, Michael Hahn2026-07-14
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How Temperature Shapes Ideological Discourse in Retrieval-Augmented Generation?

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम रिट्रीव किए गए स्रोतों से वैचारिक पूर्वाग्रहों को LLM आउटपुट में प्रसारित और प्रवर्धित कर सकते हैं, जिसमें इस स्थानांतरण की शक्ति सैंपलिंग टेम्परेचर द्वारा महत्वपूर्ण रूप से नियंत्रित होती है, जो मध्यम स्तरों पर चरम पर होती है जहाँ स्टोकेस्टिसिटी और ग्राउंडिंग के बीच संतुलन बना रहता है।

Elmira Salari, Hazem Amamou, José Victor de Souza, Shruti Kshirsagar, Maria Nunes Delfino, Anderson Avila2026-07-14
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Forgetting Our Way to Shared Meaning: Effects of Forgetting on Conceptual Alignment in a Non-Partnership Coordination Game

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि स्मृति की विशेषताएँ, जैसे कि अनुकूलनशीलता और क्षरण, एक गैर-साझेदारी समन्वय खेल (non-partnership coordination game) में साझा अर्थ के उद्भव और विकास को कैसे प्रभावित करती हैं, यह प्रकट करते हुए कि अनुकूलनशील एजेंट तेज़ और अधिक सटीक वैचारिक अभिसरण प्राप्त करते हैं जबकि गैर-अनुकूलनशील एजेंट अभिसरण को पहले अनुभव करते हैं, और समय के साथ नवीन सूचना को धीरे-धीरे कम महत्व देना अधिक स्थिर समझौतों को बढ़ावा देता है।

Landon Liu, Mary Kelly, Alan Tsang2026-07-14
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Introducing Human-Centeredness in AI-Assisted Lexicography

यह शोध पत्र शब्दकोश विज्ञान (लेक्सिकोग्राफी) के लिए एक मानव-केंद्रित एआई ढांचा प्रस्तावित करता है जो चार प्रमुख आयामों—संवर्धित शब्दकोशकार (ऑगमेंटेड लेक्सिकोग्राफर्स), सामाजिक-तकनीकी संदर्भ, पूर्वाग्रह और उपकरण डिजाइन—की पहचान करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई शब्दकोशकारों को प्रतिस्थापित करने के बजाय उन्हें संवर्धित करे और पेशेवर एजेंसी एवं भाषाई विविधता को संरक्षित रखे।

Antonio San Martin, Catherine Trekker2026-07-14