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本文构建了 EventTyp 和 EventTypGold 语料库，用于研究对话中的典型性与非典型性推断，发现人类依赖三种线索——常识知识、话语强调和挖苦——而大语言模型由于缺乏有关事件典型性的常识知识，在此类推断中表现不佳。
论文提出 Wieszcz-XIX，一个涵盖 1800–1918 年波兰语的 31 亿词（67.5 亿 token）语料库，并从零训练了参数规模从 47M 到 349M 的时间受限语言模型，展示其在时期词汇上相对现代波兰基座模型的交叉优势，同时发布语料、代码与权重。
YODAS v3是一个弱标签语音语料库，包含超过110万小时的高带宽、立体声、147种语言的多语言音频，旨在推动语音基础模型的发展。
我们介绍 ISAAC，一个包含超过5.27亿条英文 Reddit 帖子的开放语料库，用于分析社会群体话语，并具有多步骤的标注和分析流程。它支持跨类别比较和公众态度的时序追踪，可通过网络应用和编程接口访问。
本文探讨利用基于网络摄像头的轻量级眼动追踪特征来改进中文论文摘要的关键词抽取，介绍了CLIS-ET语料库，并表明注视特征能够提升关键词抽取（KPE）性能。
本文介绍了PERCEPT，这是首个从X、Instagram和Digikala收集的大规模波斯语-英语代码混合语料库，标注了Universal Dependencies词性标签。文章提出了一种LLM辅助的标注框架，并分析了不同平台上的代码混合模式。
介绍英语台词社网站，提供超过54000部电影和110000集美剧的台词检索语料库，用于英语听力、跟读和地道表达学习。
本文介绍了ICLE++，一个包含整体评分和特征评分的说服性学生作文新语料库，旨在提升自动化作文评分（AES）研究中的泛化能力和多特征评分能力。
本文介绍了一种基于人类反馈循环的工作流程，用于创建LLM简化的科学摘要语料库，使用SciSummNet和GPT-4o-mini，结合非专家和专家反馈，以提高跨学科的可读性。
介绍了首个面向占语、高棉语和岱侬语的多语种语料库及基准 CKTN，通过一种文字感知的适配方案来解决多语种编码器中的碎片化问题。
介绍了一个开源的离线逐词数字阅读器，用于《普拉斯塔纳特罗伊》及商羯罗注疏，具有可点击的词分析、索引功能，以及结合规则和LLM辅助方法的混合流水线。
介绍RMISC，一个包含约200个数据集和1420亿个时间点的大规模真实世界多变量时间序列语料库，并证明在真实世界多变量数据上预训练时间序列基础模型相比合成数据能提升零样本泛化能力。
一位18岁的突尼斯学生介绍了一个开源机器翻译管道和平行语料库，用于以阿拉伯字母转写书写的突尼斯达里加语，该管道从零开始构建，使用了小型1560万参数的Transformer，诚实基线BLEU为3.89，并呼吁贡献者以道德方式扩展语料库。
本文介绍了MultiSynt/MT，这是一个通过将英语预训练数据翻译成36种语言而创建的万亿标记多语言平行语料库。实验表明，在此翻译数据上训练的大语言模型在更少的标记下实现了与原生数据相当的性能，但仍存在一些评估盲点和文化差距。
本文介绍了SEFORA——一个包含教师对学生论文反馈的公开语料库，以及UniMatch——一种用于评估LLM生成反馈的基于参考的评价框架。实验表明，当前的LLM难以匹配教师反馈，F1值最高仅为0.4。
介绍了MMEE，一个包含7种语言、34种情感类别、共10,000条话语的多语言多情感强调语料库，并在多种迁移设置下对强调检测模型进行了基准测试，发现多语言训练能显著提升鲁棒性，而单语言模型的零样本迁移能力有限。
本文介绍了两个新的捷克语语料库Hlava Cor和Hlava AD，旨在研究共指与篇章关系中人工标注的变异性。这些语料库包含多重标注和标注者解释，实现了60-65%的标注者间一致性，并揭示了理解上的系统性差异。
我们介绍了Prague Dependency Treebank的第二个整合版本，这是一个400万词的人工多语言标注资源，涵盖形态、句法、语义、共指和话语，以及兼容的词典。
将基金经理郑希的公开季报、手记、采访整理为结构化语料库，并做成跨AI平台的可溯源技能，用于真实语料驱动的投研问答与基金分析。