ACL

SkMTEB: Slovak Massive Text Embedding Benchmark and Model Adaptation

SkMTEB：斯洛伐克大规模文本嵌入基准与模型适配

Marek Šuppa, Andrej Ridzik, Daniel Hládek, Natália Kňažeková, Viktória Ondrejová

机构 * Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学） ； Cisco Systems（思科系统） ； Technical University of Košice（科希策技术大学） ； Kempelen Institute of Intelligent Technologies（肯佩伦智能技术研究所） 纠错

AI总结 针对低资源西斯拉夫语斯洛伐克语，构建首个MTEB风格文本嵌入基准SkMTEB（含31个数据集、7类任务），并开发高效本地部署模型e5-sk-small/large，通过词汇裁剪与微调在参数减少62%下达到与商业API相当的竞争力。

Comments ACL 2026

When Does Mixing Help? Analyzing Query Embedding Interpolation in Multilingual Dense Retrieval

何时混合有帮助？分析多语言稠密检索中的查询嵌入插值

Tongyao Zhu, Chao-Ming Huang, Min-Yen Kan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 通过嵌入级插值构造混合查询，系统研究多语言稠密检索对混合语言查询的敏感性，发现最优混合比在多数情况下优于单语言查询，且英语主导性导致不对称性。

Comments ACL 2026 Main (Oral)

Cross-Modal Masked Compositional Concept Modeling for Enhancing Visio-Linguistic Compositionality

跨模态掩码组合概念建模以增强视觉-语言组合性

Wei Li, Zhen Huang, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部脑启发智能感知与认知重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 提出MACCO框架，通过掩码一个模态的组合概念并从另一模态完整上下文重建，增强视觉-语言模型的组合理解能力，在五个基准上显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference, 25 pages

AAbAAC: An Annotated Corpus for Autoimmunity Information Extraction

AAbAAC：用于自身免疫信息抽取的标注语料库

Fabien Maury, Solène Grosdidier, Maud de Dieuleveult, Adrien Coulet

机构 * Inserm, Université Paris Cité, U1163 Institut Imagine（法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1163 想象研究所） ； Inria, Inserm, Université Paris Cité, U1346 HeKA（法国国家信息与自动化研究所、法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1346 HeKA） ； Freelance researcher（自由研究员） 纠错

AI总结 针对自身免疫领域信息抽取性能不足，构建了包含115篇PubMed摘要的AAbAAC语料库，手动标注实体和关系，通过微调NER模型验证了其有效性。

Journal ref BioNLP 2026 - 25th Workshop on Biomedical Natural Language Processing, ACL, Jul 2026, San Diego (CA), United States

Small LLMs for Biomedical Claim Verification: Cost-Effective Fine-Tuning, Structural Dataset Shortcuts, and Cross-Domain Generalization

小型LLM用于生物医学声明验证：成本效益微调、结构性数据集捷径与跨域泛化

Gaurav Kumar

机构 * Moveworks AI ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 通过QLoRA微调小型LLM（Phi-3-mini、Qwen2.5-3B、Mistral-7B），在生物医学声明验证中超越GPT-4o和GPT-5（F1提升12%），并发现SciFact数据集的结构性伪影，提出基于结构稳健数据的跨域迁移方法。

Comments 8 pages, 2 figures, 12 tables. To appear at BioNLP Workshop, ACL 2026