כתבה
arXiv cs.CL ·
חקירת LLMs: חופף, ייחודי וסתירה
Overlap, Unique and Conflict: Can LLMs Extract What They Can Recognize?
חוקרים בדקו את היכולת של LLMs לחלץ מידע חופף, ייחודי וסותר מנרטיבים שונים. התוצאות הראו ש-Qwen-3-8B, אחרי עיבוד מחדש, הצליח לשפר את התוצאות, אך עדיין יש קושי בחילוץ מידע חופף וסותר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.38799v1 Announce Type: new Abstract: Understanding multi-perspective alternative narratives requires identifying how their information agrees, conflicts, or differs across sources. Existing work on cross-text relations largely focuses on categorizing relations between predefined text pairs, such as entailment or contradiction, rather than directly extracting such information from full narratives. To address this gap, we introduce Overlap-Unique-Conflict (OUC) extraction, a cross-narrative task that extracts all overlapping, conflicting, and unique clauses from two narratives. To support this study, we construct a benchmark of approximately 22K narrative pairs and 140K OUC instances spanning factual, argumentative, and political discourse. Evaluating 14 open-source LLMs (0.6B-35B
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית