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论文比较LLM与人类"they"消歧标注：最佳模型超人类多数投票

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AI 综述

Carlos Hartmann 等人在 arXiv 发布论文，比较 73 名人类标注者与 40 多个 LLM 配置在 174 条 Reddit "they" 用例的指代消歧任务。结果显示最佳模型 Kimi K3 达到 94.5% 准确率，超过人类多数投票（86.2%）和前半人类均值（78.5%），仅低于最佳单人标注者（95.7%）。研究认为 LLM 可支撑大规模语言学标注，但仍需人类批判性监督；数据与可复现代码已开源。

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最新进展11月3日 22:26

谁是代词高手？比较 LLM 与人类在 "they" 指代消歧上的表现

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11月3日

22:26
arXiv · cs.CL
谁是代词高手？比较 LLM 与人类在 "they" 指代消歧上的表现
一项语言学标注研究比较 73 名人类标注者与 40 多个 LLM 配置在 174 条 Reddit "they" 用例的指代消歧任务。最佳模型 Kimi K3 达到 94.5% 准确率，超过人类多数投票（86.2%）和前半人类均值（78.5%），仅低于最佳单人标注者（95.7%）。研究认为 LLM 可支撑大规模标注，但需人类批判性监督；数据与可复现代码已开源。

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