University of Southern California（南加州大学）

2601.03860 2026-01-08 cs.CL

PartisanLens: A Multilingual Dataset of Hyperpartisan and Conspiratorial Immigration Narratives in European Media

PartisanLens: 一种多语言的欧洲媒体中极偏见和阴谋论移民叙述数据集

Michele Joshua Maggini, Paloma Piot, Anxo Pérez, Erik Bran Marino, Lúa Santamaría Montesinos, Ana Lisboa, Marta Vázquez Abuín, Javier Parapar, Pablo Gamallo

机构 * Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes da USC（乌拉特大学智能技术研究中心）； IRLab, CITIC Research Centre, Universidade da Coruña（IR实验室，CITIC研究中心，科鲁纳大学）； Universidade de Évora（埃夫拉大学）； Universidad de La Rioja（里瓦达维亚大学）； GESIS Leibniz Institute for the Social Sciences（莱比锡社会科学院）

AI总结 PartisanLens 是首个多语言数据集，用于研究欧洲媒体中的极偏见和阴谋论移民叙述，评估LLMs在分类和标注中的表现。

2512.12976 2026-01-08 cs.CL

Authors Should Label Their Own Documents

作者应标注自己的文档

Marcus Ma, Cole Johnson, Nolan Bridges, Jackson Trager, Georgios Chochlakis, Shrikanth Narayanan

机构 * Echo Group（Echo集团）； University of Southern California（南加州大学）

AI总结本文提出作者标注技术，通过作者自身标注提升数据质量，实验显示其在点击率和实用性上优于传统标注方法。

2601.03277 2026-01-08 q-bio.OT cs.AI cs.CL cs.LG

MixRx: Predicting Drug Combination Interactions with LLMs

MixRx：利用大语言模型预测药物组合相互作用

Risha Surana, Cameron Saidock, Hugo Chacon

机构 * University of Southern California（南加州大学）

AI总结 MixRx利用大语言模型预测药物组合相互作用，通过微调模型在标准和扰动数据集上达到81.5%的准确率，探索LLMs在生物预测任务中的应用潜力。