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SwanNLP at SemEval-2026 Task 5: An LLM-based Framework for Plausibility Scoring in Narrative Word Sense Disambiguation

स्वानएनएलपी (SwanNLP) टीम ने सेमेव-2026 टास्क 5 (SemEval-2026 Task 5) के लिए एक एलएलएम-आधारित (LLM-based) ढांचे का प्रस्ताव दिया है जो नैरेटिव टेक्स्ट में शब्द अर्थों की मानव-अनुभूत संभाव्यता (human-perceived plausibility) की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करने के लिए संरचित तर्क (structured reasoning), गतिशील फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग (dynamic few-shot prompting) और मॉडल एंसेम्बलिंग (model ensembling) का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि वाणिज्यिक बड़े-पैरामीटर वाले मॉडल मानव निर्णयों की बारीकी से नकल करते हैं।

Deshan Sumanathilaka, Nicholas Micallef, Julian Hough, Saman Jayasinghe2026-04-20
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From Benchmarking to Reasoning: A Dual-Aspect, Large-Scale Evaluation of LLMs on Vietnamese Legal Text

यह शोध पत्र मात्रात्मक बेंचमार्क और गुणात्मक त्रुटि विश्लेषण को संयोजित करने वाले एक द्वि-आयामी मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) वियतनामी कानूनी ग्रंथों को सरल बना सकते हैं, उनकी प्राथमिक सीमा सारांश बनाने के बजाय नियंत्रित, सटीक कानूनी तर्क में निहित है, जिसमें विशिष्ट मॉडल पठनीयता और तथ्यात्मक सटीकता के बीच विशिष्ट समझौतों (ट्रेड-ऑफ) को प्रदर्शित करते हैं।

Van-Truong Le2026-04-20
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No Universal Courtesy: A Cross-Linguistic, Multi-Model Study of Politeness Effects on LLMs Using the PLUM Corpus

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करने के लिए नव-जारी बहुभाषी PLUM कॉर्पस का उपयोग करता है कि जबकि शिष्टाचार बड़े भाषा मॉडल (Large Language Model) की प्रतिक्रिया गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, लहजे, संवाद इतिहास और भाषा के विशिष्ट प्रभाव विभिन्न मॉडलों और संस्कृतियों में सार्वभौमिक होने के बजाय अत्यधिक परिवर्तनशील हैं।

Hitesh Mehta, Arjit Saxena, Garima Chhikara, Rohit Kumar2026-04-20
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Help! Need Advice on Identifying Advice

यह शोध पत्र ऑनलाइन विमर्श में सलाह की पहचान का अध्ययन करने के लिए रेडिट (Reddit) फ़ोरम से एक नए एनोटेटेड डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जो इसके भाषाई लक्षणों का विश्लेषण करता है और इस चुनौतीपूर्ण कार्य के लिए नियम-आधारित प्रणालियों के विरुद्ध पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है।

Venkata Subrahmanyan Govindarajan, Benjamin T Chen, Rebecca Warholic, Katrin Erk, Junyi Jessy Li2026-04-17
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How people talk about each other: Modeling Generalized Intergroup Bias and Emotion

यह शोध पत्र सूक्ष्म-स्तरीय भावनाओं के माध्यम से अंतर-व्यक्तिगत समूह संबंधों (IGR) की भविष्यवाणी करके सामान्यीकृत अंतर-समूह पूर्वाग्रह को मॉडल करने के लिए एक नवीन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो अमेरिकी कांग्रेस के सदस्यों के ट्वीट्स के एक नए डेटासेट के विमोचन द्वारा समर्थित है और यह प्रदर्शित करता है कि IGR और भावना के बीच साझा एन्कोडिंग तंत्रिका मॉडल के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है।

Venkata S Govindarajan, Katherine Atwell, Barea Sinno, Malihe Alikhani, David I. Beaver, Junyi Jessy Li2026-04-17
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Counterfactual Probing for the Influence of Affect and Specificity on Intergroup Bias

यह शोध पत्र यह जांच करता है कि कैसे प्रभाव (affect) और विशिष्टता (specificity) जैसे व्यावहारिक लक्षण एनएलपी (NLP) में अंतर-समूह पूर्वाग्रह को प्रभावित करते हैं, जिसमें अंतर-समूह संबंध लेबल के साथ उनके सहसंबंध का विश्लेषण किया गया है और काउंटरफैक्चुअल प्रोबिंग (counterfactual probing) का उपयोग करके यह प्रकट किया गया है कि न्यूरल मॉडल वर्गीकरण के लिए प्रभाव पर तो निर्भर करते हैं लेकिन विशिष्टता के उपयोग के मामले में अनिर्णायक परिणाम दिखाते हैं।

Venkata S Govindarajan, Kyle Mahowald, David I. Beaver, Junyi Jessy Li2026-04-17
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Lil-Bevo: Explorations of Strategies for Training Language Models in More Humanlike Ways

यह शोध पत्र Lil-Bevo प्रस्तुत करता है, जो एक बेबीएलएम (BabyLM) चैलेंज सबमिशन है जो संगीत प्रीट्रेनिंग, अनुक्रम लंबाई के साथ करिकुलम लर्निंग और लक्षित मास्किंग जैसी मानववत प्रशिक्षण रणनीतियों का अन्वेषण करता है, जिसमें यह पाया गया कि हालांकि छोटी अनुक्रमों पर प्रशिक्षण से सर्वोत्तम परिणाम मिले और लक्षित मास्किंग ने विशिष्ट कार्यों में मदद की, लेकिन इन तकनीकों ने बड़े मॉडलों की तुलना में केवल मामूली प्रदर्शन लाभ ही प्रदान किया।

Venkata S Govindarajan, Juan Diego Rodriguez, Kaj Bostrom, Kyle Mahowald2026-04-17
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In Context Learning and Reasoning for Symbolic Regression with Large Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जब लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) को रणनीतिक चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग, वैज्ञानिक संदर्भ और बाहरी अनुकूलन उपकरणों द्वारा निर्देशित किया जाता है, तो वे ज्ञात भौतिक नियमों को पुन: खोजने और डेटा से नए समीकरणों की खोज करने के लिए प्रभावी रूप से सिम्बोलिक रिग्रेशन (symbolic regression) कर सकते हैं।

Samiha Sharlin, Tyler R. Josephson2026-04-17
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Improving Language Models with Intentional Analysis

यह शोधपत्र इंटेंशनल एनालिसिस (IA) को प्रस्तुत करता है, जो गलतफहमी और जल्दबाजी में सामान्यीकरण जैसी संज्ञानात्मक कमजोरियों को दूर करने के लिए भाषा मॉडलों में स्पष्ट रूप से इरादा-जागरूक तर्क (intent-aware reasoning) को सम्मिलित करता है, जिससे विविध बेंचमार्क पर प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है और यह अत्याधुनिक मॉडलों में चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) तर्क के साथ बेहतर प्रदर्शन करता है या उसके साथ तालमेल बिठाता है।

Yuwei Yin, Giuseppe Carenini2026-04-17
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Language Model Fine-Tuning on Scaled Survey Data for Predicting Distributions of Public Opinions

यह शोध पत्र SubPOP का परिचय देता है, जो 3,362 सर्वेक्षण प्रश्नों और 70,000 उप-जनसंख्या-प्रतिक्रिया युग्मों का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि इस डेटा पर बड़े भाषा मॉडलों (large language models) को फाइन-ट्यून करना, विविध उप-जनसंख्याओं और अनदेखे सर्वेक्षणों में जनमत वितरणों की सटीक भविष्यवाणी करने में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग (prompt engineering) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Joseph Suh, Erfan Jahanparast, Suhong Moon, Minwoo Kang, Serina Chang2026-04-17