EMNLP

MUDIDI: A Two-Stage Framework for Multilingual Dictionary Digitization with Language Models

MUDIDI：一种基于语言模型的多语言词典数字化两阶段框架

David Setiawan, Temuulen Khishigsuren, Milind Agarwal, Pagnarith Pit, Aso Mahmudi, Ekaterina Vylomova

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Melbourne School of Psychological Sciences, The University of Melbourne（墨尔本大学墨尔本心理科学学院） ； LILT 纠错

AI总结 提出MUDIDI两阶段框架，结合语言模型实现多语言词典数字化，在字符识别、标记保留和词条分割上优于现有OCR和视觉语言模型，并发布30本公共领域词典的标注数据集。

Comments 9 pages, preprint, submitted to EMNLP 2026

Inside the LLM Word Factory

LLM单词工厂内部

Benzi Busigin, Yuval Pinter

机构 * Stein Faculty of Computer and Information Science（Stein计算机与信息科学学院） 纠错

AI总结 通过激活修补实验，定位Llama2-7B中英语去分词化过程为第1层的两阶段机制：注意力传递非最终子词的令牌特定信号，MLP将其与局部嵌入组合。该结构泛化至八族十二模型，但深度取决于位置编码类型。

Comments 17 pages, 12 figures. Under review at EMNLP 2026

MENTIS: What Belief Changes Under Alignment? Measuring Multi-Scale Latent Torsion in Language Models

MENTIS: 对齐改变了什么信念？语言模型中多尺度潜在扭转的测量

Partha Pratim Saha, Samarth Raina, Mayur Parvatikar, Amit Dhanda, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das

机构 * Pragya Lab, BITS Pilani Goa, India（BITS Pilani 去掉 Goa 的机构名，因为该机构名中包含 'Goa'，但根据规则，如果机构已有常见中文名，使用常见中文名。'Pragya Lab, BITS Pilani' 是 BITS Pilani 的一个实验室，因此翻译为 'BITS Pilani 实验室'） ； IIIT Delhi, India（德里印度理工学院） ； Amazon, USA（美国亚马逊） ； Meta, USA（美国Meta） ； Apple, USA（美国苹果） 纠错

AI总结 提出MENTIS框架，通过层间协方差扭转范数、谱扭转诊断和能量-辐射-激活度量，测量偏好对齐在语言模型内部计算中引起的选择性、深度局部的几何结构变化。

Comments Submitted to EMNLP 2026

OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants

OATH-Frames: 利用大语言模型助手分析在线对无家可归者的态度

Jaspreet Ranjit, Brihi Joshi, Rebecca Dorn, Laura Petry, Olga Koumoundouros, Jayne Bottarini, Peichen Liu, Eric Rice, Swabha Swayamdipta

机构 * Dept. of Computer Science, University of Southern California（计算机科学系，南加州大学） ； Suzanne-Dwork School of Social Work, University of Southern California（苏兹曼-道克社会工作学院，南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出OATH-Frames框架，通过大语言模型分析社交媒体上的无家可归者态度，提升大规模分析效率并揭示态度趋势。

Comments Project website: https://dill-lab.github.io/oath-frames/, EMNLP Main 2024

Journal ref In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing