EMNLP

V-SEAM: Visual Semantic Editing and Attention Modulating for Causal Interpretability of Vision-Language Models

V-SEAM：视觉语义编辑与注意力调节用于视觉-语言模型的因果可解释性

Qidong Wang, Junjie Hu, Ming Jiang

机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出V-SEAM框架，结合视觉语义编辑和注意力调节，提升视觉-语言模型的因果可解释性，通过多级语义分析增强模型性能。

Comments EMNLP 2025 Main

QEVA: A Reference-Free Evaluation Metric for Narrative Video Summarization with Multimodal Question Answering

QEVA：一种基于多模态问答的无参考视频文本摘要评估指标

Woojun Jung, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（Chung-Ang大学人工智能系） 纠错

AI总结 本文提出QEVA，一种无参考视频摘要评估指标，通过多模态问答直接评估候选摘要与源视频，从覆盖性、事实性和时间顺序三个维度进行评估，引入MLVU(VS)-Eval基准数据集，实验表明QEVA与人类判断的关联性更高。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2025

Towards Holistic Evaluation of Large Audio-Language Models: A Comprehensive Survey

面向大音频-语言模型的全面评估：一项全面的调查

Chih-Kai Yang, Neo S. Ho, Hung-yi Lee

机构 * National Taiwan University（台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence (NTU AI-CoRE)（国立清华大学人工智能研究中心（NTU AI-CoRE）） 纠错

AI总结 本文针对大音频-语言模型的评估进行全面调查，提出系统化的分类体系，从四个维度探讨其性能，揭示挑战与未来方向，为领域提供指导。

Comments EMNLP 2025 (Main). Project Website: https://github.com/ckyang1124/LALM-Evaluation-Survey