ACL

Exploring NLP Benchmarks in an Extremely Low-Resource Setting

在极低资源环境下探索NLP基准测试

Ulin Nuha, Adam Jatowt

机构 * National Kaohsiung University of Science and Technology（高雄科技大学） ； University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

AI总结 本文针对濒危罗曼语Ladin的Val Badia变体，利用少量平行语料生成合成数据集，提升低资源环境下的情感分析和多项选择问答性能，提供首个公开可用的Ladin数据集。

Comments The Association for Computational Linguistics: EACL 2026

Vocabulary shapes cross-lingual variation of word-order learnability in language models

词汇如何塑造语言模型中词序可学习性的跨语言变异

Jonas Mayer Martins, Jaap Jumelet, Viola Priesemann, Lisa Beinborn

机构 * University of Göttingen, Germany（德国哥廷根大学） ； University of Groningen, Netherlands（荷兰格罗宁根大学） ； MPI for Dynamics and Self-Organization, Germany（德国动态与自组织研究所） 纠错

AI总结 研究通过预训练变换器语言模型探讨不同词序语言的可学习性差异，发现词汇结构是影响词序可学习性的关键因素。

Comments Submitted to ACL 2026. 17 pages, 11 figures