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AIR 多智能体框架解决 Text-to-SQL 歧义问题
论文提出对抗式意图解析框架 AIR，通过构建竞争性解释、执行 SQL 验证差异并生成澄清问题，无需任务特定训练即可处理歧义查询。在 AMBROSIA 基准上 F1 达 0.679，超过 IntentRL 的 0.618，且在缺少完整数据库时性能仅下降约 7%。
arXiv cs.AI13 天前
#自然语言处理
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研究：AMR 解析器输出的不确定性估计
论文首次在黑盒设定下研究 AMR 解析器的不确定性估计，利用 top-k 束搜索候选的成对相似度计算不确定性，并用 Prediction Rejection Ratio 评估。研究刻画了解析性能与不确定性的关系，识别出性能与可靠性平衡最佳的解析器。
arXiv NLP21 天前
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UO-FIE：结合精确标签监督与分级效用的叙实性推理
针对 FIE2026 中文叙实性推理任务中 64.1% 训练样本集中于单一类别的问题，论文提出 UO-FIE 系统，将精确标签监督与基于效用的软目标、调度类别权重和序数损失相结合。基于 Qwen3.5-9B 与 LoRA，该系统在微调赛道以 0.8316 的宏效用排名第一。另一提示集成方案在非微调…
arXiv cs.LG38 天前
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