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Erika Lombart

ACL 2026可解释性效率与系统社会与人本
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2026 顶会论文

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作者位次 #2/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Label and Explanation Variation in LLM -Based Annotation: a Case Study in Natural Language Inference

Artur Kulmizev · Erika Lombart · Patrick Watrin · Marie-Catherine de Marneffe

摘要

Large language models (LLMs) have shown considerable promise for annotation purposes, yet questions remain about their ability to capture human label variation (HLV) — genuine disagreement between annotators often observed across NLP tasks. Here, we investigate how label and explanation variation...

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