Natural Language Processing (NLP)

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RESEARCHarXiv CS.CL·4/15/2026

Robust Explanations for User Trust in Enterprise NLP Systems

Diese Forschung schlägt ein vereinheitlichtes Black-Box-Robustheitsbewertungsrahmenwerk für Token-Level-Erklärungen vor, um das Benutzervertrauen in Unternehmens-NLP-Systeme zu verbessern, insbesondere bei der Migration zu LLMs. Es operationalisiert Robustheit über die Top-Token-Flip-Rate unter realistischen Störungen und führt einen systematischen Vergleich über verschiedene Encoder- und Decoder-Architekturen wie BERT, RoBERTa, Qwen und Llama durch.

model robustness Explainable AI (XAI)User Trust Large Language Models (LLMs)

RESEARCHarXiv CS.CL·4/21/2026

Brain-CLIPLM: Decoding Compressed Semantic Representations in EEG for Language Reconstruction

Diese Arbeit schlägt eine semantische Kompressionshypothese vor, um Einschränkungen bei der EEG-zu-Text-Dekodierung zu überwinden, indem sie annimmt, dass EEG-Signale komprimierte semantische Anker und nicht die vollständige Sprachstruktur kodieren. Es wird Brain-CLIPLM vorgestellt, ein zweistufiges Framework zur Extraktion semantischer Anker mittels kontrastivem Lernen und zur Satzrekonstruktion mithilfe eines retrieval-basierten großen Sprachmodells.

Brain-Computer Interface (BCI)deep learning Machine Learning Natural Language Processing (NLP)