paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
YS

Ya Su

ACL 2026推理可解释性数据与预训练
新星分新星
48
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络0
1 一作 · 1 篇 · ACL 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Suggest-Verify-Revise: A Three-Stage Document-Level Event Causality Identification with Narrative Consistency

Ya Su · Hu Zhang · Dan Qiao · YuJie Wang · Yunxiao Zhao · Yue Fan · Shike Li · Ru Li · Hongye Tan

摘要

Document-level Event Causality Identification (DECI) aims to identify causal relations among multiple events within unstructured text. Existing methods predominantly rely on local semantic similarity for independent event-pair discrimination, thereby overlooking the influence of the overall narra...

推理可解释性数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者