EMNLP

X-CoT: Explainable Text-to-Video Retrieval via LLM-based Chain-of-Thought Reasoning

X-CoT：基于LLM链式推理的可解释文本到视频检索

Prasanna Reddy Pulakurthi, Jiamian Wang, Majid Rabbani, Sohail Dianat, Raghuveer Rao, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

AI总结 X-CoT通过基于LLM的链式推理实现文本到视频检索的可解释性，提升检索性能并提供详细的推理依据。

Comments 12 pages, 7 figures. Accepted at EMNLP 2025 (Main Conference)

Journal ref Proc. EMNLP 2025, pages 31172-31183, Suzhou, China, Nov. 2025

A Systematic Survey of Automatic Prompt Optimization Techniques

大规模语言模型自动提示优化技术系统调查

Kiran Ramnath, Kang Zhou, Sheng Guan, Soumya Smruti Mishra, Xuan Qi, Zhengyuan Shen, Shuai Wang, Sangmin Woo, Sullam Jeoung, Yawei Wang, Haozhu Wang, Han Ding, Yuzhe Lu, Zhichao Xu, Yun Zhou, Balasubramaniam Srinivasan, Qiaojing Yan, Yueyan Chen, Haibo Ding, Panpan Xu, Lin Lee Cheong

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

AI总结 本文系统调查了自动提示优化技术，提出了统一框架并分类相关工作，旨在推动该领域进一步研究。

Comments 8 main pages, 31 total pages, 1 figure

Journal ref In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pages 33066-33098, Suzhou, China, 2025

SRS-Stories: Vocabulary-constrained multilingual story generation for language learning

SRS-Stories: 词汇受限的多语言故事生成用于语言学习

Wiktor Kamzela, Mateusz Lango, Ondrej Dusek

机构 * Poznan University of Technology, Institute of Computer Science（波兹南技术大学计算机科学学院） ； Charles University, Faculty of Mathematics and Physics（查尔斯大学数学与物理系） 纠错

AI总结 SRS-Stories通过间隔重复系统生成多语言故事，利用已知词汇教授新词并复习旧词，提升语言学习效果。

Comments EMNLP 2025

LLM Agents Implement an NLG System from Scratch: Building Interpretable Rule-Based RDF-to-Text Generators

LLM Agents 实现从零构建 NLG 系统：构建可解释的基于规则的 RDF-to-Text 生成器

Mateusz Lango, Ondřej Dušek

机构 * Charles University, Faculty of Mathematics and Physics（查理大学数学与物理系） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于 LLM agent 的神经符号框架，通过协作交互生成可解释的 RDF-to-Text 生成器，减少幻觉并提升生成效率。

Comments EMNLP 2025