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cs.CL

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Methods, Data, and Conceptual Change: Reflections from Two Quantitative Diachronic Case Studies

यह शोध पत्र अर्ली मॉडर्न इंग्लिश डिस्कोर्स के क्वाड-आधारित कॉन्सेप्ट मॉडलिंग की वैज्ञानिक लेखन के सिनफ्लो (SynFlow) विश्लेषण के साथ तुलना करके ऐतिहासिक भाषाविज्ञान में मात्रात्मक विधियों और डेटासेट गुणों के बीच की अंतःक्रिया पर विचार करता है, और अंततः यह तर्क देता है कि पद्धतिगत विकल्प और डेटा संरचना अर्थ संबंधी परिवर्तन का पता लगाने और उसकी व्याख्या करने के स्वरूप को महत्वपूर्ण रूप से आकार देते हैं।

Catherine Wong, Bach Phan-Tat, Susan Fitzmaurice2026-05-05
💬 NLP

Pair2Score: Pairwise-to-Absolute Transfer for LLM-Based Essay Scoring

यह शोध पत्र Pair2Score को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल दो-चरणीय ढांचा है जो LLaMA अनुकूलन के माध्यम से युग्मवार तुलनाओं (pairwise comparisons) को पूर्ण निबंध स्कोरिंग में स्थानांतरित करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट स्थानांतरण कॉन्फ़िगरेशन और सीमित युग्मवार प्रशिक्षण चरण, केवल पूर्ण-आधारित बेसलाइन की तुलना में स्कोरिंग सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

İbrahim Rıza Hallaç, Hasan Oğul2026-05-05
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Enhanced LLM Reasoning by Optimizing Reward Functions with Search-Driven Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक खोज-संचालित सुदृढीकरण अधिगम (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्वचालित पीढ़ी, सत्यापन और GRPO-आधारित स्क्रीनिंग के माध्यम से रिवॉर्ड फंक्शन विनिर्देशों को पुनरावृत्ति रूप से अनुकूलित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक रैंक-फीडबैक लूप स्थिर या यादृच्छिक रिवॉर्ड एंसेम्बल्स की तुलना में GSM8K पर गणितीय तर्क प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Arash Ahmadi (Mike), Sarah Sharif (Mike), Yaser (Mike), Banad2026-05-05
💬 NLP

EditPropBench: Measuring Factual Edit Propagation in Scientific Manuscripts

यह शोधपत्र EditPropBench प्रस्तुत करता है, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान LLM संपादक वैज्ञानिक पांडुलिपियों में निहित, गैर-स्थानीय दावों के माध्यम से तथ्यात्मक संपादनों को विश्वसनीय रूप से प्रसारित करने में संघर्ष करते हैं, जो तथ्यात्मक निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए कैस्केड-जागरूक सत्यापन उपकरणों की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Garvin Kruthof2026-05-05
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CLaC at SemEval-2026 Task 6: Response Clarity Detection in Political Discourse

CLaC टीम का SemEval-2026 टास्क 6 के लिए सिस्टम यह प्रदर्शित करता है कि प्रॉम्प्ट-आधारित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, राजनीतिक विमर्श में प्रतिक्रिया की स्पष्टता और टालमटोल का पता लगाने में फाइन-ट्यून्ड एनकोडर्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो एक एंसेम्बल रणनीति और समृद्ध इनपुट संदर्भों के माध्यम से शीर्ष स्तर के परिणाम प्राप्त करते हैं और स्पष्ट तथा संदिग्ध उत्तरों के बीच अंतर करने की निरंतर चुनौती को रेखांकित करते हैं।

Nawar Turk, Lucas Miquet-Westphal, Leila Kosseim2026-05-05
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Reliability-Oriented Multilingual Orthopedic Diagnosis: A Domain-Adaptive Modeling and a Conceptual Validation Framework

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि इंडिकबर्ट-एचपीए (IndicBERT-HPA) जैसे डोमेन-अनुकूलित, विशिष्ट आर्किटेक्चर बहुभाषी ऑर्थोपेडिक निदान के लिए विश्वसनीयता और अंशांकन (कैलिब्रेशन) में ज़ीरो-शॉट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, और साथ ही क्लिनिकल निर्णय सहायता प्रणालियों में सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक वैचारिक सत्यापन ढांचे का प्रस्ताव करते हैं।

Danish Ali, Li Xiaojian, Sundas Iqbal, Farrukh Zaidi2026-05-05
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Compositional Multi-hop Factual Error Correction via Decomposition-and-Injection

यह शोध पत्र CECoR को प्रस्तुत करता है, जो एक रीजनिंग-अवेयर फ्रेमवर्क है जो मल्टी-हॉप दावों को विघटित करने और प्रशिक्षण डेटा को संश्लेषित करने के लिए एक डिकंपोज़िशन-एंड-इंजेक्शन प्रतिमान (decomposition-and-injection paradigm) का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में जटिल, मल्टी-हॉप कार्यों पर तथ्यात्मक त्रुटि सुधार प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Lei Zhu, Xiaobao Wang, Jianbiao Yang, Chenyang Wang, Dongxiao He, Longbiao Wang, Jianwu Dang2026-05-05
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Structural Dilemmas and Developmental Pathways of Legal Argument Mining in the Era of Artificial Intelligence

यह शोध पत्र एआई (AI) में प्रगति के बावजूद कानूनी तर्क खनन (legal argument mining) में धीमी प्रगति का विश्लेषण करता है, जिसका मुख्य कारण सैद्धांतिक अभिव्यक्ति और गणनात्मक व्यवहार्यता के बीच संतुलन बनाने वाले संरचित प्रतिनिधित्व दृष्टिकोणों का अभाव है, और इन संरचनात्मक दुविधाओं को संबोधित करने के लिए एक पुनर्गठित अनुसंधान मार्ग प्रस्तावित करता है।

Xianglei Liao, Chuanyi Li, Kun Chen2026-05-05
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Decoding-Time Debiasing via Process Reward Models: From Controlled Fill-in to Open-Ended Generation

यह शोध पत्र एक डिकोडिंग-टाइम डिबायसिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो मॉडल वेट्स को संशोधित किए बिना निष्पक्षता और प्रवाह के लिए उम्मीदवार टोकन को स्कोर करने और चुनने के लिए एक अलग प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि अनुक्रमिक क्रिटीक-एंड-रिवाइज स्कीम्स और लाइटवेट बायस गार्ड्स कई ओपन-वेट और प्रोप्रायटरी लैंग्वेज मॉडल्स में जनरेशन क्वालिटी को बनाए रखते हुए सामाजिक पूर्वाग्रहों को प्रभावी ढंग से कम करते हैं।

Muneeb Ur Raheem Khan2026-05-05
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When Correct Isn't Usable: Improving Structured Output Reliability in Small Language Models

यह शोध पत्र एक महत्वपूर्ण विश्वसनीयता अंतराल की पहचान करता है जहाँ छोटे भाषा मॉडल मानक प्रॉम्प्टिंग के तहत गणितीय रूप से सही और प्रारूप-अनुपालक (format-compliant) दोनों प्रकार के आउटपुट उत्पन्न करने में विफल रहते हैं, और AloLab का प्रस्ताव करता है, जो एक पुनरावृत्ति मेटा-एजेंट प्रणाली है जो फाइन-ट्यूनिंग या बाधित डिकोडिंग की आवश्यकता के बिना उच्च आउटपुट सटीकता के साथ लगभग मूल-नेटिव लेटेंसी प्राप्त करने के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट्स को अनुकूलित करती है।

Cosimo Galeone, Minsu Park, Giuseppe Ettorre, Daniele Ligorio2026-05-05