EMNLP

NeLLCom-Lex: A Neural-agent Framework to Study the Interplay between Lexical Systems and Language Use

NeLLCom-Lex: 一种神经代理框架用于研究词汇系统与语言使用之间的相互作用

Yuqing Zhang, Ecesu Ürker, Tessa Verhoef, Gemma Boleda, Arianna Bisazza

机构 * Center for Language and Cognition, University of Groningen（语言与认知中心，格罗宁根大学） ； Department of Translation and Language Sciences, Universitat Pompeu Fabra（翻译与语言科学系，庞培法拉大学） ； Leiden Institute of Advanced Computer Science, Leiden University（莱顿高级计算机科学研究所，莱顿大学） ； Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA)（加泰罗尼亚研究与高级科学研究所（ICREA）） 纠错

AI总结 NeLLCom-Lex通过神经代理框架模拟词汇系统演变，研究词汇与语言使用间的相互作用及语义变化机制。

Comments Findings of EMNLP 2025

Multilingual Pretraining for Pixel Language Models

多语言预训练用于像素语言模型

Ilker Kesen, Jonas F. Lotz, Ingo Ziegler, Phillip Rust, Desmond Elliott

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen（计算机科学系，哥本哈根大学） ； ROCKWOOL Foundation Research Unit（ROCKWOOL基金会研究单位） 纠错

AI总结 PIXEL-M4通过多语言预训练提升了像素语言模型对多种语言的支持能力，尤其在非拉丁字母语言中表现更优。

Comments EMNLP 2025

TurBLiMP: A Turkish Benchmark of Linguistic Minimal Pairs

TurBLiMP：土耳其语的语言最小对基准

Ezgi Başar, Francesca Padovani, Jaap Jumelet, Arianna Bisazza

机构 * Center for Language and Cognition (CLCG), University of Groningen（语言与认知中心（CLCG）、格罗宁根大学） 纠错

AI总结 TurBLiMP是首个土耳其语语言最小对基准，用于评估语言模型的语法能力，揭示了先进模型在处理复杂语法现象上的不足。

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Facilitating Long Context Understanding via Supervised Chain-of-Thought Reasoning

通过监督的链式思维推理促进长上下文理解

Jingyang Lin, Andy Wong, Tian Xia, Shenghua He, Hui Wei, Mei Han, Jiebo Luo

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； PAII Inc.（PAII公司） ； University of California, Merced（加州梅尔德大学） 纠错

AI总结 本文提出基于属性的代理推理框架PAI，通过生成包含中间推理步骤的合成数据集LongFinanceQA，提升LLMs在金融领域的长上下文理解能力。

Comments Main Conference of EMNLP 2025, Project Page: https://long-pai.github.io/