ACL

MKJ at SemEval-2026 Task 9: A Comparative Study of Generalist, Specialist, and Ensemble Strategies for Multilingual Polarization

MKJ在SemEval-2026任务9中的表现：多语言极化检测中通用、专业和集成策略的比较研究

Maziar Kianimoghadam Jouneghani

机构 * University of Turin（都灵大学） 纠错

AI总结 本文比较了多语言极化检测中通用、专业和集成策略的效果，探讨了多语言通用模型与语言特定专家模型的差异，以及在不同语言任务中的表现。

Comments 9 pages, 9 tables. Published in Proceedings of the 20th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2026), Task 9

Journal ref Proceedings of the 20th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2026), pages 1398-1406, San Diego, California, USA, July 2026. Association for Computational Linguistics

Losses that Cook: Topological Optimal Transport for Structured Recipe Generation

让烹饪失败：用于结构化食谱生成的拓扑最优传输

Mattia Ottoborgo, Daniele Rege Cambrin, Paolo Garza

机构 * Trustpilot ； Politecnico di Torino（托里诺理工学院） 纠错

AI总结 本文提出拓扑损失用于生成结构化食谱，提升食材和步骤的准确性，同时改进时间与温度的精确度，实验表明模型在多个指标上表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Self-Explaining Hate Speech Detection with Moral Rationales

基于道德依据的自解释仇恨言论检测

Francielle Vargas, Jackson Trager, Diego Alves, Surendrabikram Thapa, Matteo Guida, Berk Atil, Daryna Dementieva, Andrew Smart, Ameeta Agrawal

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google Research（谷歌研究） ； Portland State University（波特兰州立大学） 纠错

AI总结 研究针对现有仇恨言论检测模型的不足，提出SMRA框架，将道德依据监督融入训练目标，引入新数据集。该框架在检测任务中提升性能，增强解释，且公平性稳定。

Comments This paper was published at Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026 (https://aclanthology.org/2026.findings-acl.1704/)

SATQuest: A Verifier for Logical Reasoning Evaluation and Reinforcement Fine-Tuning of LLMs

SATQuest：用于大语言模型逻辑推理评估和强化微调的验证器

Yanxiao Zhao, Yaqian Li, Zihao Bo, Rinyoichi Takezoe, Haojia Hui, Mo Guang, Lei Ren, Xiaolin Qin, Kaiwen Long

机构 * Chengdu Institute of Computer Applications, Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都计算机应用研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究旨在为大语言模型逻辑推理评估及强化微调提供工具。核心方法是SATQuest，它能从CNF实例生成推理任务并客观检查答案，从多维度评估。主要贡献是通过该工具发现模型逻辑推理差距，证明强化微调有效果但跨格式鲁棒性待提升，还提供了相关研究基础设施。

Comments 23 pages, 8 figures. ACL 2026 Main Conference long paper (oral presentation)

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pp. 2109-2131. Association for Computational Linguistics, 2026

Benchmarking Agentic Newswriting via Journalistic Workflows

通过新闻工作流程对智能新闻写作进行基准测试

Yen-Che Chien, Kuang-Da Wang, Wei-Yao Wang, Wen-Chih Peng

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） 纠错

AI总结 研究智能体在新闻写作工作流程中的表现，引入NEWSAGENT基准，给定写作指令和部分材料，评估智能体搜索、选信息及改草稿能力，发现其检索事实尚可，但规划和叙事整合有困难，为评估智能体能力提供现实测试平台。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Psyche-R1: Towards Reliable Psychological LLMs through Unified Empathy, Expertise, and Reasoning

Psyche-R1：通过统一的同理心、专业知识和推理实现可靠的心理语言模型

Chongyuan Dai, Jinpeng Hu, Hongchang Shi, Zhuo Li, Dan Guo, Xun Yang, Meng Wang

AI总结 研究旨在将大语言模型应用于心理领域，提出Psyche-R1模型。通过设计数据合成管道生成大量心理问题及对话，采用混合训练策略，经实验验证该模型在多个心理基准测试中有效，7B的Psyche-R1能取得与671B的DeepSeek-R1相当的结果。

Comments ACL 2026

PapersPlease: A Benchmark for Evaluating Motivational Values of Large Language Models Based on ERG Theory

《请出示文件：基于ERG理论评估大语言模型动机价值的基准》

Junho Myung, Yeon Su Park, Sunwoo Kim, Shin Yoo, Alice Oh

AI总结 该研究引入PapersPlease基准，由3700个基于ERG理论的道德困境组成，让LLMs充当移民检查员决策。分析六个LLMs发现决策模式及隐含偏好，评估还显示其对社会身份叙述的反应因动机需求和身份线索而异。

Comments Accepted to GEM2 Workshop: Generation, Evaluation & Metrics - ACL 2025

Unsupervised Multimodal Clustering for Semantics Discovery in Multimodal Utterances

用于多模态话语语义发现的无监督多模态聚类

Hanlei Zhang, Hua Xu, Fei Long, Xin Wang, Kai Gao

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（智能技术与系统国家重点实验室，计算机科学与技术系，清华大学） ； School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology（信息科学与工程学院，河北科技大学） ； Samton (Jiangxi) Technology Development Co.,Ltd（江西松通科技发展有限公司） 纠错

AI总结 本文针对多模态话语语义发现问题，提出无监督多模态聚类方法UMC。通过构建增强视图预训练、动态选样及自动确定参数优化样本选择，在基准数据集上实验，UMC比现有方法聚类指标提升2-7%，取得开创性成果。

Comments Accepted by ACL 2024, Main Conference, Long Paper

Can Language Model Moderators Improve the Health of Online Discourse?

语言模型调解者能否改善在线讨论的健康状况？

Hyundong Cho, Shuai Liu, Taiwei Shi, Darpan Jain, Basem Rizk, Yuyang Huang, Zixun Lu, Nuan Wen, Jonathan Gratch, Emilio Ferrara, Jonathan May

机构 * Department of Computer Science and Information Sciences Institute University of Southern California（计算机科学系和信息科学研究所 南加州大学） 纠错

AI总结 本文探讨了语言模型作为对话调解员的效果，发现其能提供具体公平的反馈，但难以提升用户尊重与合作水平。

Comments 9 pages, NAACL 2024 Main

Journal ref Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies