EMNLP 2026 및 ArabicNLP 2026 | 부다페스트
자연스럽게 소통하고, 멀티모달 콘텐츠를 이해하며, 언어적/문화적 다양성을 존중하는 AI 구축은 여전히 중요한 연구 과제입니다.
올해 EMNLP 2026과 ArabicNLP 2026에서는 대화형 AI(conversational AI), 음성 리소스(speech resources), 다국어 밈 이해(multilingual meme understanding), 아랍 콘텐츠 안전성(Arabic content safety), 그리고 문화 기반 멀티모달 평가를 포괄하는 여러 논문을 발표합니다.
저희 연구에 대한 간략한 개요입니다. 참석하신다면 들러 저희의 연구에 대해 더 알아보시기 바랍니다.
🔹 EMNLP 2026 - 메인 컨퍼런스
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MENASpeechBank: 음성LLM을 위한 페르소나 기반 다중 턴 대화가 포함된 참조 음성 은행(Reference Voice Bank)
자연스럽고 다양하며, 페르소나가 부여된 대화를 지원하는 음성 모델은 어떻게 구축할 수 있을까요? 저희는 아랍어 방언과 영어 전반에 걸쳐 거의 18K개의 발화와 416K개 이상의 페르소나 기반 다중 턴 대화를 포함하는 참조 음성 은행을 소개합니다.
📅 10월 26일 | 11:00 - 12:30 | 포스터 세션 D, Hall H
📄 논문: https://t.co/JtqNbDpmNL
🤗 데이터셋: https://t.co/HqxKg2Kdkb
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MemeLens: 밈을 위한 다국어 멀티태스크 VLM (Vision-Language Models)
밈은 이미지, 언어, 유머, 문화적 맥락을 통해 의미를 전달합니다. MemeLens는 다양한 밈 이해 과제에 걸쳐 통합적인 다국어 및 멀티태스크 비전-언어 모델링(vision-language modelling)을 탐구합니다.
📅 10월 27일 | 09:00 - 10:30 | 포스터 세션 F, Hall H
📄 논문: https://t.co/266FDVH2Jn
🤗 데이터셋: https://t.co/sQE6Vfyzjp
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텍스트에서 멀티모달 상호작용까지의 다중 턴 대화형 AI: 데이터, 모델, 평가 및 개방형 과제
AI가 여러 턴과 모달리티에 걸쳐 일관된 대화를 유지하려면 무엇이 필요할까요? 저희 설문조사는 텍스트 대화에서 멀티모달 대화 시스템으로의 진화를 검토하며, 메모리(memory), 접지(grounding), 상호작용(interaction), 평가에서의 어려움을 강조합니다.
📅 10월 27일 | 09:00 - 10:30 | 포스터 세션 F, Hall H
📄 논문: https://t.co/d8qGhrnzZ3
💻 연구 저장소: https://t.co/Yo7kbeHp4X
🔹 ArabicNLP 2026 - 10월 28일
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AHA-Memes: 아랍어 밈 속 증오 발언을 위한 세밀한 멀티모달 벤치마크
아랍어 밈에서 증오 발언(hate)을 탐지하려면 단순히 텍스트만 이해하는 것을 넘어선 것이 필요합니다. 저희는 수동으로 주석 처리된 5K개의 밈과 66K개가 넘는 추가 실버 라벨링 예시를 포함한 세밀한 벤치마크를 소개합니다.
📅 10월 28일
📄 논문: https://t.co/MJkRobBS4Y
🤗 데이터셋: https://t.co/HiRzco8oPu
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ArGuard 공유 과제(Shared Task): 아랍어 밈 및 LLM 프롬프트의 유해 콘텐츠 탐지
AI가 아랍어 밈과 잠재적으로 안전하지 않은 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트 전반에 걸쳐 유해 콘텐츠를 얼마나 잘 식별할 수 있을까요? ArGuard는 커뮤니티를 모아 아랍어 멀티모달 증오 발언 탐지 및 LLM 안전성을 위한 벤치마크를 제공합니다.
📅 10월 28일
📄 논문: https://t.co/3N675bk58p
🤗 밈 데이터셋: https://t.co/ItKKtbLa85
💻 공유 과제 리소스: https://t.co/E13Br12i9t
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ImageEval 2026: 문화적 배경 지식에 기반한 아랍어 멀티모달 평가
멀티모달 AI가 진정으로 문화적 맥락을 이해할 수 있을까요? ImageEval은 음성 시각 질의응답(spoken visual question answering), 이미지 기반 환각 탐지(image-grounded hallucination detection), 그리고 이미지 생성에서의 문화적 정확성을 평가합니다.
📅 10월 28일
📄 논문: https://t.co/gc7r4NkIHe
🤗 데이터셋: https://t.co/Hrhmu9qUcB
이러한 프로젝트 전반에 걸쳐 저희의 목표는 AI를 더욱 대화형(conversational), 다국어(multilingual), 문화 인식적(culturally aware)이며 신뢰할 수 있게 만드는 데 도움이 되는 리소스, 벤치마크 및 모델을 개발하고 공유하는 것입니다.
기여해주신 기관의 동료들, 학생들, 공동 저자들에게 깊이 감사드립니다.
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