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介绍AraSSM，一种通过阿拉伯语语料库上的掩码语言建模进行预训练的双向Mamba状态空间编码器，在消费级GPU上从头训练，同时在阿拉伯语自然语言理解基准上取得了有竞争力的结果。
本文从自然语言处理（NLP）的视角研究阿拉伯语字符形式与功能之间的关系是否具有任意性，结果表明，将字符随机重新映射到缩减的rasm集合上，可以在各种NLP任务中取得具有竞争力的表现。
本文介绍了面向 CLEF 2026 CheckThat! 任务2 的系统，该系统利用基于 LLM 的推理轨迹排序和分组奖励建模来验证英语和阿拉伯语的数值声明，并比较了微调验证器与轻量级奖励模型。
CAMMAR引入了一个表示学习框架，通过分阶段的语义课程将阿拉伯语隐喻意义组织成嵌套的词汇、文化和隐喻子空间，在一个新的跨度标注数据集上实现了强大的隐喻检测（AUC高达0.84）。
本文提出一个两阶段实体解析流水线，将Sanadset语料库中的传述者姓名链接到两个传记数据库，从而构建一个富含跨源元数据的大型传述图谱。
本文介绍了一个使用MARBERT模型对阿拉伯推文进行情感分析和垃圾邮件检测的系统，该系统在包含24,513条推文的数据集上训练，旨在改善沙特电信公司的客户服务。
本文介绍了一种使用ISO LMF和TEI Lex-0标准对Al-Mawrid阿拉伯语-英语词典进行数字化的方法，实现了高解析准确率和精确度，填补了阿拉伯语词汇基础设施的空白。
本文概述了QIAS 2026共享任务，该任务聚焦伊斯兰继承推理，利用MAWARITH基准评估大语言模型在多步骤法律和数值推理方面的能力。
本文提出了MentalMARBERT，一个面向社交媒体文本中阿拉伯语心理健康障碍检测的领域自适应语言模型。该框架采用领域自适应预训练和两阶段微调方法，在新构建的包含50,670条推文的阿拉伯语心理健康数据集上实现了0.877的准确率和0.861的宏F1分数。
介绍Cohesion-6K，一个由人工和ChatGPT辅助标注的包含6000条阿拉伯语Facebook帖子的数据集，内容涉及以色列占领巴勒斯坦，涵盖从冲突到凝聚力的类别。分析显示，冲突导向的帖子获得的互动量是解决导向帖子的2到4倍。
本文介绍了阿拉伯女性与社会语料库，该语料库收集了十年来超过25万条与女性赋权和社会福祉相关的阿拉伯语Facebook帖子，并包含互动指标，可用于分析性别话语和情感倾向。
本文提出了一种利用大语言模型进行阿拉伯语金融情绪分析的框架，专门针对沙特市场，整合新闻和社交媒体数据以捕捉投资者情绪。
研究人员发布 SAHM，首个包含 14,380 条专家验证样本的阿拉伯语金融基准，涵盖符合伊斯兰教法的推理，20 个受评 LLM 表现差距显著。
QIMMA 是由 TII UAE 推出的全新以质量为核心的阿拉伯语 LLM 排行榜，它在评估前对基准测试进行验证，以确保性能测量的准确性。该排行榜通过严格的多阶段验证流程，解决了现有阿拉伯语 NLP 基准测试中存在的系统性质量问题。
本文介绍了卡塔尔大学针对阿拉伯语伊斯兰继承推理提出的基于 Qwen3-4B 的多阶段 QLoRA 微调方法。该方法首先对伊斯兰教令（fatwa）记录进行领域适配，随后在 12,000 个结构化继承案例上进行任务特定训练，最终达到 90% 的 MIR-E 得分。其性能媲美 Gemini-2.5-flash 等商业系统，且仅需极少的计算资源。
本文介绍了首个跨越现代标准阿拉伯语和多种方言的平行阿拉伯文化问答基准，将选择题转换为开放式问题，并利用思维链推理评估大语言模型，以解决文化知识和方言特定知识的缺陷。