ACL - arXivDaily 期刊&会议

2606.07531 2026-06-09 cs.CL cs.AI 新提交

mllm-shap: A Shapley Value Explainability Platform for Text-Audio Multimodal Large Language Models

mllm-shap：面向文本-音频多模态大语言模型的Shapley值可解释性平台

Jakub Muszyński, Paweł Pozorski, Maria Ganzha

机构 * Warsaw University of Technology（华沙理工大学）

AI总结提出mllm-shap框架，通过模态感知掩码、多轮对话追踪和音素对齐分组技术，将Shapley值可解释性扩展到文本-音频多模态大语言模型，并实现10-50倍的计算加速。

Comments Submitted to ACL2026

2606.07529 2026-06-09 cs.CL cs.AI cs.CV cs.LG cs.MM 新提交

CAPruner: Conceptual-Adjacent Scene Graph Pruner for Enhancing 3D Spatial Reasoning of Large Language Models

CAPruner: 概念相邻场景图剪枝器以增强大语言模型的3D空间推理

Shengli Zhou, Xiangchen Wang, Guanhua Chen, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学）； SpatialTemporal AI（时空人工智能）

AI总结提出概念相邻场景图剪枝器(CAPruner)，通过融合模糊语义相关性和空间邻近性估计关系重要性，在任务特定上下文中选择关键关系，避免关系级标注，显著提升大语言模型在3D视觉语言任务上的空间推理性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

2606.07526 2026-06-09 cs.CL cs.AI 新提交

GraphLoRA: Structure-Aware Low-Rank Adaptation for Large Language Model Recommendation

GraphLoRA: 面向大语言模型推荐的结构感知低秩适配

Lin Mu, Guoji Wang, Li Ni, Lei Sang, Zhize Wu, Peiquan Jin, Yiwen Zhang

机构 * Anhui University（安徽大学）； Hefei University（合肥大学）； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

AI总结提出GraphLoRA框架，通过在低秩适配路径中嵌入可训练的图消息传递网络，实现结构信号传播，从而深度融合图结构与文本语义，提升LLM推荐性能。

Comments ACL 2026 findings

2606.07520 2026-06-09 cs.CL cs.LG 新提交

TinyJudge: Unverifiable Constraint Alignment via Lightweight Specialist Ensembles

TinyJudge: 通过轻量级专家集成实现不可验证约束对齐

Yirong Zeng, Yufei Liu, Xiao Ding, Yutai Hou, Yuxian Wang, Wu Ning, Haonan Song, Dandan Tu, Qixun Zhang, Yuxiang He, Bibo Cai, Ting Liu

机构 * Harbin Institute of Technology SCIR Lab（哈尔滨工业大学SCIR实验室）； Peking University（北京大学）； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司）

AI总结针对LLM遵循不可验证约束时奖励黑客和计算开销大的问题，提出TinyJudge框架，利用多个小型语言模型集成提供奖励，在五个基准上平均性能提升约10%，奖励精度提升12%，训练速度提升3倍。

Comments ACL 2026 Main Conference;15 pages, 9 figures

2606.07479 2026-06-08 cs.CL cs.AI 新提交

Supervision versus Demonstration-Based In-Context Learning for Multiword Expression Classification

基于监督与基于演示的上下文学习在多词表达分类中的比较

Sercan Karakaş, Yusuf Şimşek

机构 * University of Chicago（芝加哥大学）； Fırat University（费拉特大学）

AI总结研究土耳其语多词表达分类，对比监督基线（BERTurk）与指令微调LLM在零样本、单样本和少样本提示下的表现，发现提示敏感性和演示偏差影响显著。

Comments Accepted to ACL SRW 2026

2606.07300 2026-06-08 cs.CL 新提交

Phun-Bench: Evaluating LLMs on Phonological Understanding in Chinese

Phun-Bench：评估大语言模型的中文语音理解能力

Xing Yue, Yongliang Shen, Weiming Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学）

AI总结提出Phun-Bench基准，通过同音、押韵和语音相似性三个维度系统评估大语言模型的语音理解能力，发现模型在灵活运用语音知识方面存在不足。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

2606.06738 2026-06-08 cs.CL 新提交

Modular Monolingual Adaptation using Pretrained Language Models

使用预训练语言模型的模块化单语适应

Nalin Kumar, Ondřej Dušek

机构 * Charles University, Faculty of Mathematics and Physics Institute of Formal and Applied Linguistics（查尔斯大学数学与物理系形式与应用语言学研究所）

AI总结提出一种模块化方法，通过替换标记、冻结对应嵌入并调整模型其余部分，在低资源语言上提升NLU任务性能，优于全模型微调。

Comments Accepted to ACL 2026 Industry Track

2606.06615 2026-06-08 cs.SD cs.AI cs.LG eess.AS 新提交

FIGMA: Towards FIne-Grained Music retrievAl

FIGMA：迈向细粒度音乐检索

Nishit Anand, Ashish Seth, Sreyan Ghosh, Dinesh Manocha, Ramani Duraiswami

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校）

AI总结针对现有音乐检索模型无法处理细粒度属性查询的问题，提出多视角对比架构FIGMA，通过联合优化全局音频-文本对齐和帧级标记对齐，在统一表示空间中捕获高层语义和细粒度音乐属性，并在新构建的细粒度音乐描述数据集上取得显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026. Project Website: https://nishitanand.github.io/figma-website/