EMNLP

Event-Grounded Question Answering over Long Audio via Structured Retrieval

基于结构化检索的长音频事件问答

Kartik Hegde, Arvind Krishna Sridhar, Naveen Vakada, Yinyi Guo, Erik Visser

机构 * Qualcomm Technologies, Inc., India（印度高通技术公司） ； Qualcomm Technologies, Inc., USA（美国高通技术公司） ； University of Turku, Finland（芬兰图尔库大学） 纠错

AI总结 提出LA-RAG框架，通过音频基础模型将长音频转为带时间戳的事件记录并存入SQL数据库，结合意图感知检索和LLM生成，实现低延迟高精度的长音频问答，在多个基准上提升时间定位F1达11-17%。

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Hybrid Fact-Checking that Integrates Knowledge Graphs, Large Language Models, and Search-Based Retrieval Agents Improves Interpretable Claim Verification

混合事实核查：集成知识图谱、大语言模型和基于搜索的检索代理提高可解释的声明验证

Shaghayegh Kolli, Richard Rosenbaum, Timo Cavelius, Lasse Strothe, Andrii Lata, Jana Diesner

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

AI总结 提出一种混合事实核查方法，集成知识图谱、大语言模型和实时搜索代理，通过三步流水线（KG检索、LM分类、Web搜索）在FEVER基准上达到0.93 F1分数，无需微调，并有效处理信息不足情况。

Comments Paper has been accepted at 9th wiNLP workshop at EMNLP

ROME: Memorization Insights from Text, Logits and Representation

ROME：从文本、日志和表示中获得的记忆洞察

Bo Li, Qinghua Zhao, Lijie Wen

AI总结 ROME研究通过分析日志和表示差异，揭示记忆机制，发现长词更难记忆，高置信度与记忆能力正相关。

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