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SEAR:面向弱到强多语言语音选择题的片段证据感知路由

arXiv cs.CL ↗ · 2026-09-11 缓存

本文介绍了SEAR系统,用于多语言语音选择题,通过片段证据感知路由、监督微调和强化学习,在MLC-SLM挑战赛中实现了90.92%的准确率。

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BengaliMCQ:低资源语言中学术多项选择题的自动化生成与答案预测

arXiv cs.CL ↗ · 2026-08-18 缓存

BengaliMCQ是一个结构感知的RAG框架,利用图神经网络建模孟加拉语文本教材的层次化文档结构,实现学术多项选择题的自动化生成与答案预测,并在性能上优于基线方法。

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