Self-Correction Makes LLMs Better Parsers
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Ziyan, Hou, Yang, Gong, Chen, Li, Zhenghua |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better -- A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser
von: Ma, Ren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Ren, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Character-Level Chinese Dependency Parsing via Modeling Latent Intra-Word Structure
von: Hou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XFormParser: A Simple and Effective Multimodal Multilingual Semi-structured Form Parser
von: Cheng, Xianfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Xianfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mining Word Boundaries from Speech-Text Parallel Data for Cross-domain Chinese Word Segmentation
von: Wang, Xuebin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xuebin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Making LLMs Better Many-to-Many Speech-to-Text Translators with Curriculum Learning
von: Du, Yexing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Yexing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond GPT-5: Making LLMs Cheaper and Better via Performance-Efficiency Optimized Routing
von: Zhang, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Strategic Planning and Rationalizing on Trees Make LLMs Better Debaters
von: Wang, Danqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Danqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CopyNE: Better Contextual ASR by Copying Named Entities
von: Zhou, Shilin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Shilin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DeMPT: Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning for Making LLMs Be Better Context-aware Translators
von: Lyu, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Self-Verify Makes Language Models Better Reasoners
von: Chen, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Llamipa: An Incremental Discourse Parser
von: Thompson, Kate, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thompson, Kate, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AnnoLLM: Making Large Language Models to Be Better Crowdsourced Annotators
von: He, Xingwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: He, Xingwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding the Dark Side of LLMs' Intrinsic Self-Correction
von: Zhang, Qingjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Qingjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hint Tuning: Less Data Makes Better Reasoners
von: Fan, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fan, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Can LLMs Correct Themselves? A Benchmark of Self-Correction in LLMs
von: Tie, Guiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tie, Guiyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Less Language is More: Language-Reasoning Disentanglement Makes LLMs Better Multilingual Reasoners
von: Zhao, Weixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Weixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Can LLMs Actually Correct Their Own Mistakes? A Critical Survey of Self-Correction of LLMs
von: Kamoi, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kamoi, Ryo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Training-free LLM-based Approach to General Chinese Character Error Correction
von: Zhou, Houquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Houquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sample Smart, Not Hard: Correctness-First Decoding for Better Reasoning in LLMs
von: Li, Xueyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xueyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
QueueEDIT: Structural Self-Correction for Sequential Model Editing in LLMs
von: Zhang, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Taolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLMs Underperform Graph-Based Parsers on Supervised Relation Extraction for Complex Graphs
von: Gajo, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gajo, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion
von: Zhang, Yichi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yichi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Confidence v.s. Critique: A Decomposition of Self-Correction Capability for LLMs
von: Yang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-order Joint Constituency and Dependency Parsing
von: Gu, Yanggan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gu, Yanggan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Faster and Better LLMs via Latency-Aware Test-Time Scaling
von: Wang, Zili, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zili, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Simple yet Effective Training-free Prompt-free Approach to Chinese Spelling Correction Based on Large Language Models
von: Zhou, Houquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Houquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XAL: EXplainable Active Learning Makes Classifiers Better Low-resource Learners
von: Luo, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Luo, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
HuAMR: A Hungarian AMR Parser and Dataset
von: Barta, Botond, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Barta, Botond, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Triplets Better Than Pairs: Towards Stable and Effective Self-Play Fine-Tuning for LLMs
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LLMs Can Generate a Better Answer by Aggregating Their Own Responses
von: Li, Zichong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zichong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Do Document Parsers Break? Auditing Structural Vulnerability in Document Intelligence
von: Chen, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Intrinsic Self-Correction Capability of LLMs: Uncertainty and Latent Concept
von: Liu, Guangliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Guangliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
JSPG: Dynamic Dictionary Filtering via Joint Semantic-Pinyin-Glyph Retrieval for Chinese Contextual ASR
von: Zhou, Shilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Shilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mutual Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger Problem-Solvers
von: Qi, Zhenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qi, Zhenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Discourse Treebanks with a Unified Rhetorical Structure Parser
von: Chistova, Elena
Veröffentlicht: (2025)
von: Chistova, Elena
Veröffentlicht: (2025)
SETUP: Sentence-level English-To-Uniform Meaning Representation Parser
von: Markle, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Markle, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A State-of-the-Art Morphosyntactic Parser and Lemmatizer for Ancient Greek
von: Celano, Giuseppe G. A.
Veröffentlicht: (2024)
von: Celano, Giuseppe G. A.
Veröffentlicht: (2024)
Syntactic Language Change in English and German: Metrics, Parsers, and Convergences
von: Chen, Yanran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yanran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners
von: Yang, Linyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Linyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Advantageous Parameter Expansion Training Makes Better Large Language Models
von: Gu, Naibin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gu, Naibin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AICC: Parse HTML Finer, Make Models Better -- A 7.3T AI-Ready Corpus Built by a Model-Based HTML Parser
von: Ma, Ren, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Character-Level Chinese Dependency Parsing via Modeling Latent Intra-Word Structure
von: Hou, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
XFormParser: A Simple and Effective Multimodal Multilingual Semi-structured Form Parser
von: Cheng, Xianfu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Mining Word Boundaries from Speech-Text Parallel Data for Cross-domain Chinese Word Segmentation
von: Wang, Xuebin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Making LLMs Better Many-to-Many Speech-to-Text Translators with Curriculum Learning
von: Du, Yexing, et al.
Veröffentlicht: (2024)