Natural Language Processing (NLP)

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RESEARCHarXiv CS.CL·15/04/2026

Robust Explanations for User Trust in Enterprise NLP Systems

Cette recherche propose un cadre unifié d'évaluation de la robustesse en boîte noire pour les explications au niveau des jetons, visant à renforcer la confiance des utilisateurs dans les systèmes PNL d'entreprise, notamment lors de la migration vers les LLM. Elle opérationnalise la robustesse par le taux de basculement des jetons supérieurs sous des perturbations réalistes, comparant les architectures d'encodeur et de décodeur telles que BERT, RoBERTa, Qwen et Llama.

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

RESEARCHarXiv CS.CL·21/04/2026

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

Ce travail propose une hypothèse de compression sémantique pour surmonter les limites du décodage EEG-vers-texte, suggérant que les signaux EEG encodent des ancres sémantiques compressées plutôt que la structure linguistique complète. Il introduit Brain-CLIPLM, un cadre en deux étapes pour l'extraction d'ancres sémantiques via l'apprentissage contrastif et la reconstruction de phrases à l'aide d'un grand modèle de langage basé sur la récupération.

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