Natural Language Processing (NLP)

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RESEARCHarXiv CS.CL·15/4/2026

Robust Explanations for User Trust in Enterprise NLP Systems

Esta investigación propone un marco unificado de evaluación de la robustez de caja negra para explicaciones a nivel de token, con el fin de mejorar la confianza del usuario en los sistemas NLP empresariales, especialmente al migrar a LLMs. El estudio operacionaliza la robustez mediante la tasa de cambio de tokens principales bajo perturbaciones realistas, comparando arquitecturas de codificador y decodificador como BERT, RoBERTa, Qwen y Llama.

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

RESEARCHarXiv CS.CL·21/4/2026

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

Este trabajo propone una hipótesis de compresión semántica para superar las limitaciones en la decodificación de lenguaje a partir de EEG, sugiriendo que las señales EEG codifican anclajes semánticos comprimidos en lugar de la estructura lingüística completa. Presenta Brain-CLIPLM, un marco de dos etapas para la extracción de anclajes semánticos mediante aprendizaje contrastivo y la reconstrucción de oraciones utilizando un modelo de lenguaje grande basado en recuperación.

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