EMNLP

OpenNER 1.0: Standardized Open-Access Named Entity Recognition Datasets in 50+ Languages

OpenNER 1.0: 50余种语言标准化开放访问命名实体识别数据集

Chester Palen-Michel, Maxwell Pickering, Maya Kruse, Jonne Sälevä, Constantine Lignos

机构 * Michtom School of Computer Science（米切姆计算机科学学院） ； Brandeis University（布兰迪大学） 纠错

AI总结 OpenNER 1.0提供50余种语言的标准化NER数据集，通过修正标注格式和统一表示形式，支持多语言和多本体NER研究，并展示了不同预训练模型在NER任务中的性能差异。

Comments Published in the proceedings of EMNLP 2025

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 33637-33662, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

EMNLP: Educator-role Moral and Normative Large Language Models Profiling

EMNLP: 教育者角色道德与规范大型语言模型画像

Yilin Jiang, Mingzi Zhang, Sheng Jin, Zengyi Yu, Xiangjie Kong, Binghao Tu

机构 * College of Education, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学教育学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； GuangHua Law School, ZheJiang University（浙江大学光华法学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出EMNLP框架，用于评估教育者角色LLM的伦理和心理一致性，通过构建88个教师特定道德困境，揭示教师角色LLM在道德推理和情感复杂情境中的表现差异。

Comments 29pages, 15 figures, Accepted by EMNLP Main Confrence

MAIN: Mutual Alignment Is Necessary for instruction tuning

MAIN：互斥对齐是指令微调的必要条件

Fanyi Yang, Jianfeng Liu, Xin Zhang, Haoyu Liu, Xixin Cao, Yuefeng Zhan, Hao Sun, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

AI总结 本文提出MAIN框架，通过互斥约束增强指令与响应的一致性，提升LLM在多种基准上的性能。

Comments Accepted by EMNLP 2025