期刊&会议
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics · 会议 · Natural Language Processing
通过可引导的模型合并增强多语言推理
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。
Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings
G-IdiomAlign：基于释义的跨语言习语对齐基准
机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（NLP 2 CT实验室，计算机与信息科学系，澳门大学） ； Faculty of Arts and Humanities, University of Macau（人文学院，澳门大学）
AI总结 提出G-IdiomAlign基准，通过维基词典释义锚定习语，构建高置信度对齐集，并设计多项选择等价测试和释义对比生成协议，揭示大语言模型在习语翻译中的字面翻译偏差。
Comments Accepted to ACL 2026
像火箭科学一样简单：评估大型语言模型解释比喻语言中否定能力的研究
机构 * Intelligent Systems Lab University of Bristol（智能系统实验室 英国布里斯托尔大学） ； ILLC University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学语言学研究所）
AI总结 本研究通过开发新的注释数据集，测试多种大型语言模型在比喻语言中理解否定的能力，发现否定与比喻的组合对模型构成挑战，且性能高度依赖提示风格。
Comments 16 pages, 16 figures; for associated code and data see https://github.com/jrdowers/Negation-and-Fig-Lang; To be published in Transactions of the Association for Computational Linguistics
PEC-Home：智能家居中渐进式省略命令的解释
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司）
AI总结 针对智能家居中用户因共享上下文而使用渐进式省略命令导致的指代和意图歧义问题，提出首个模拟家庭数据集PEC-Home，实验表明现有LLM助手难以准确执行省略命令。
Comments Accepted by ACL 2026 Findings
BCL：面向信息抽取的贝叶斯上下文学习框架
机构 * HiThink Research（海天瑞声研究） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Medical Image Insights（上海医学影像洞察） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
AI总结 提出BCL框架，利用贝叶斯更新和粒子滤波优化信息抽取中的上下文学习，在序列标注和关系分类任务上取得显著提升。
Comments ACL 2026 Findings
跨语言数学问题的LLM参数：共享还是分离？
机构 * Lamarr Institute（Lamarr研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所）
AI总结 通过跨语言机制分析，发现多语言LLM中数学相关参数存在部分跨语言重叠，且主要集中在中间层，英语参数集最大，低资源语言参数集较小。
Comments 5 pages. Accepted at ACL Student Research Workshop (SRW) 2026. Code: https://github.com/luisavictor/math-across-languages Translated Datasets: https://huggingface.co/math-across-languages Webpage: https://math-across-languages.github.io
ToolGrad：利用文本“梯度”高效生成工具使用数据集
机构 * Google（谷歌） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本学术振兴会AIP） ； Tohoku University（东北大学）
AI总结 提出ToolGrad框架，通过文本“梯度”引导的迭代过程先构建有效工具使用链再合成用户查询，实现低成本、高成功率的数据生成，训练模型性能超越基线。
Comments ACL 2026 Findings. Source code: https://github.com/zhongyi-zhou/toolgrad
探究大语言模型隐喻处理中的语义对齐、词汇不变性和句法影响
机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（自然语言处理2CT实验室，计算机与信息科学系，澳门大学）
AI总结 通过几何探测、上下文替换和句法扰动三种方法，分析LLM在隐喻处理中的语义漂移、词汇稳定性及句法敏感性，揭示强行为表现可能源于异质信号。
Comments Accepted to ACL 2026
基于Bandit的提示设计策略选择改进提示优化器
机构 * Yokohama National University（横滨国立大学）
AI总结 本文提出OPTS方法，通过显式选择提示设计策略提升EvoPrompt性能，采用Thompson采样机制在BIG-Bench Hard上验证效果，实现最优结果。
Comments Accepted to ACL 2025 Findings
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