University of Southern California（南加州大学）

Hierarchical Synthetic Tabular Data Generation: A Hybrid Top-Down and Bottom-Up Framework

层次化合成表格数据生成：一种自上而下与自下而上混合框架

Junfeng Nie, Alvin Jin, Xiaohui Chen

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 提出一种层次化混合自上而下和自下而上（H-TDBU）框架，通过解耦语义结构与随机纹理，结合结构驱动的逻辑约束和轻量级表格生成器，在弱多模态金融基准上提升合成数据的语义一致性和统计保真度。

Comments Accepted as a poster at FMSD @ ICML 2026. 9 pages, 6 figures

Rethinking Evaluation in Retrieval-Augmented Personalized Dialogue: A Cognitive and Linguistic Perspective

重新思考基于检索增强的个性化对话的评估：认知与语言学视角

Tianyi Zhang, David Traum

机构 * Institute for Creative Technologies, University of Southern California（南加州大学创意技术研究所） 纠错

AI总结 本文从认知与语言学角度重新审视基于检索增强的个性化对话评估，指出传统表面相似度指标无法反映对话质量的深层特征，并通过LAPDOG框架分析，强调需建立更符合人类沟通原理的评估方法。

Comments Accepted by LREC 2026, official link: http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2026/pdf/2026.lrec2026-1.892.pdf

Journal ref In Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026)