ACL

TurnBench-MS: A Benchmark for Evaluating Multi-Turn, Multi-Step Reasoning in Large Language Models

TurnBench-MS: 一个评估大语言模型多轮多步推理能力的基准

Yiran Zhang, Mo Wang, Xiaoyang Li, Kaixuan Ren, Chencheng Zhu, Usman Naseem

AI总结 TurnBench-MS通过互动破码任务评估大语言模型的多轮多步推理能力，揭示当前模型在复杂推理任务中的显著不足。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Journal ref Findings of the ACL: EMNLP 2025, pp. 19892-19924, 2025

From Generation to Detection: A Multimodal Multi-Task Dataset for Benchmarking Health Misinformation

从生成到检测：一个多模态多任务数据集用于基准测试健康误信息

Zhihao Zhang, Yiran Zhang, Xiyue Zhou, Liting Huang, Imran Razzak, Preslav Nakov, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； UTS（UTS大学） ； MBZUAI 纠错

AI总结 本文提出MM Health数据集，包含人类和AI生成的多模态健康误信息，用于基准测试可靠性检查、原创性检查和细粒度AI检测。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pp. 24245-24260, 2025

MA-COIR: Leveraging Semantic Search Index and Generative Models for Ontology-Driven Biomedical Concept Recognition

MA-COIR: 利用语义搜索索引和生成模型进行面向本体的生物医学概念识别

Shanshan Liu, Noriki Nishida, Rumana Ferdous Munne, Narumi Tokunaga, Yuki Yamagata, Kouji Kozaki, Yuji Matsumoto

机构 * RIKEN AIP ； University of Tsukuba（茨川大学） ； RIKEN R-IH ； RIKEN BRC ； Osaka Electro-Communication University（大阪电讯大学） 纠错

AI总结 MA-COIR通过结合语义搜索索引和生成模型，提升生物医学领域本体驱动的概念识别能力。

Comments preprint

Journal ref https://aclanthology.org/2025.acl-srw.39/

UMB@PerAnsSumm 2025: Enhancing Perspective-Aware Summarization with Prompt Optimization and Supervised Fine-Tuning

UMB@PerAnsSumm 2025: 通过提示优化和监督微调增强视角感知摘要

Kristin Qi, Youxiang Zhu, Xiaohui Liang

机构 * Department of Computer Science, University of Massachusetts Boston（计算机科学系，马萨诸塞大学波士顿分校） 纠错

AI总结 UMB@PerAnsSumm 2025通过提示优化和监督微调提升视角感知摘要质量，结合关键词和引导信息优化摘要生成过程。

Comments CL4HEALTH NAACL: Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics