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arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

Marco Explicable Multi-etapa para la Detección de Trastornos Cognitivos Basada en Voz

Los investigadores proponen un marco de explicabilidad multi-etapa que traduce las predicciones de caja negra del transformer en narrativas fundamentadas clínicamente para la detección de trastornos cognitivos basada en voz. El sistema integra la atribución de tokens basada en SHAP, características lingüísticas y una tubería de razonamiento LLM para mapear las salidas del modelo a dimensiones cognitivo-lingüísticas específicas.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

ToxiREX: Un conjunto de datos sobre razonamiento tóxico en contexto

Los investigadores presentan ToxiREX, un nuevo conjunto de datos multilingüe diseñado para capturar y explicar la toxicidad implícita y dependiente del contexto dentro de las hilos de comentarios de Reddit. El conjunto de datos utiliza un esquema sistemático de razonamiento tóxico para proporcionar anotaciones estructuradas para comentarios relacionados con eventos globales importantes en seis idiomas.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

De diálogo a detección: una canalización híbrida multimodal de PLN para la detección de fraude en seguros

Este artículo presenta un marco sintético multimodal diseñado para replicar las condiciones del Primer Aviso de Pérdida (FNOL) para la detección de fraude en seguros, abordando las limitaciones de los enfoques existentes basados únicamente en texto. El sistema genera transcripciones de diálogos entre agente y cliente y audios de dos hablantes para integrar indicadores lingüísticos, conductuales y basados en el hablante.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

La matriz de cobertura de señales: estratificación de errores de tipo y semánticos en la autoformalización de enunciados

Este artículo introduce una matriz de cobertura de señales para estratificar los errores de tipo y semánticos en la autoformalización de LLM, superando las métricas escalares de corrección de tipo. El marco clasifica las salidas en celdas de éxito verdadero, solo tipo, solo semántico o fallo en ambas categorías cruzando los resultados del elaborador de Lean con juicios de equivalencia semántica.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

Enfoque híbrido de árbol de pensamientos para la resumición de fallos de casos legales

Este estudio propone un nuevo enfoque de resumición extractiva-abstracta inspirado en el árbol de pensamientos para los fallos de casos legales, abordando la limitada exploración de técnicas híbridas en trabajos previos. Los experimentos que comparan los modelos DeepSeek y LLaMA demuestran que este método propuesto produce resúmenes superiores en comparación con los prompts extractivos o abstractos tradicionales.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

DG^VoiC: Agrupación de hablantes para la investigación de fraude bajo condiciones reales de centro de llamadas

Este artículo presenta DG^VoiC, un marco de agrupación de voz diseñado para identificar hablantes repetidos en audio real de centros de llamadas anonimizado, con el fin de asistir en la investigación de fraude. El método combina anonimización alineada con información sensible, preprocesamiento centrado en el habla, extracción de incrustaciones de hablante mediante ventana deslizante y agrupación basada en similitud coseno.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

MultiHashFormer: Modelos de Lenguaje Generativos Basados en Hash

El artículo presenta MultiHashFormer, un marco que permite la autoregresión basada en hash en modelos de lenguaje causales representando tokens como firmas únicas de IDs de hash discretos. Este enfoque permite al modelo comprimir la información del token en vectores latentes para su procesamiento por el Transformer, mientras los mapea de vuelta al texto, abordando efectivamente los problemas de colisión muchos-a-uno que anteriormente impedían el uso de hashing en contextos generativos.
arxiv arXiv cs.CL · hace 8 h

Fusión de datos con verdad única y múltiple utilizando modelos de lenguaje grandes

Este artículo investiga el uso de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para tareas de fusión de datos que involucran datos tabulares, cubriendo tanto escenarios de verdad única como de verdad múltiple. El estudio evalúa varias estrategias de prompting en tres conjuntos de datos de referencia para determinar su efectividad al resolver valores conflictivos provenientes de múltiples fuentes.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

Límite de escala del Modelo de Lenguaje Aleatorio

Este artículo desarrolla una teoría cuantitativa para el Modelo de Lenguaje Aleatorio (RLM) en un límite de escala donde el número de símbolos ocultos se aproxima al infinito mientras la temperatura de la gramática se aproxima a cero a una relación fija. El estudio establece que el modelo admite una descripción controlada basada en un principio de grandes desviaciones sobre patrones de uso de reglas, mapeando el problema a Modelos de Energía Aleatoria con combinatorias no triviales.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

Monitores basados en mecanismos para la detección preventiva de inestabilidad en el entrenamiento de LLM

Este artículo introduce monitores basados en mecanismos diseñados para detectar la inestabilidad del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes antes de que cause daños significativos. Al derivar señales internas a partir de los roles funcionales de módulos críticos, estos monitores identifican fallos miles de pasos antes que los métodos tradicionales basados en pérdida.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

De tokens a estados: los LLM como un caso especial de modelos del mundo

El artículo desafía la dicotomía entre los grandes modelos de lenguaje y los modelos del mundo al argumentar que los LLM son en realidad un caso especial degenerado de modelos del mundo, en lugar de un reemplazo. Plantea que existe un espectro continuo desde la predicción del siguiente token hasta las arquitecturas de espacio latente, con la investigación actual ocupando ya posiciones intermedias.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

Epi2Diff: Usar trazas de razonamiento de LLM para predecir la dificultad de los ítems humanos

Los investigadores presentan Epi2Diff, un marco que mapea las trazas de Modelos de Razonamiento Grande (LRM) en secuencias de episodios fundamentadas cognitivamente para predecir la dificultad de los ítems humanos en evaluación educativa. Al modelar la dificultad a través de la escala de razonamiento, la asignación de esfuerzo y las transiciones de estado, el método proporciona una alternativa interpretable a la costosa calibración humana.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

HPRO: Optimización jerárquica progresiva de recompensas para TTS emocional

Los autores proponen HPRO, un marco de optimización jerárquica progresiva de recompensas diseñado para mejorar la expresividad emocional en modelos de Texto-a-Voz basados en LLM mientras se preserva la inteligibilidad lingüística. Este enfoque aborda las discrepancias estructurales en los métodos existentes basados en preferencias al aislar el contenido y la emoción, y cerrar la brecha entre las recompensas dispersas y la generación densa.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

Vision-Default, Prior-Override: Mecanismos causales del conflicto entre percepción y conocimiento en modelos de visión-lenguaje

Este estudio investiga cómo los modelos de visión-lenguaje resuelven conflictos entre evidencia visual y conocimiento mundial memorizado combinando parcheo de activación con análisis mecanicista a través de tres familias de modelos. La investigación identifica un circuito causal disperso donde el anclaje visual es el predeterminado, mientras que sobrescribirlo con conocimiento previo requiere cabezales de atención específicos.
arxiv arXiv cs.CL · hace 9 h

Google presenta la herramienta Paper Assistant para revisión científica automatizada

Para abordar los desafíos de escalabilidad de la revisión por pares tradicional en la era de la ciencia asistida por IA, los investigadores proponen una taxonomía de colaboración entre IA y humanos e introducen la herramienta Paper Assistant (PAT). PAT es un marco de IA agente diseñado para ingerir manuscritos científicos completos y producir evaluaciones exhaustivas verificando resultados teóricos, validando experimentos e identificando posibles fallas.
arxiv arXiv cs.LG · hace 10 h

Estimación sin simulación de flujos de tráfico a partir de datos de conteo dispersos

Los autores proponen un método para estimar patrones de flujo de tráfico variables en el tiempo a partir de conteos agregados dispersos de vehículos, dividiendo el área de estudio y resolviendo un problema de optimización de mínimos cuadrados ponderados. Este enfoque utiliza una matriz de contribución ponderada para codificar la cobertura del sensor, dirigiendo el optimizador hacia configuraciones de flujo que son directamente observables.