[논문리뷰] Code-Switching Information Retrieval: Benchmarks, Analysis, and the Limits of Current Retrievers본 논문은 코드 스위칭 검색 시스템의 성능 평가를 위해 인간이 주석을 단 CSR-L 벤치마크를 구축하고, 11개 작업을 포함하는 CS-MTEB를 통해 그 영향력을 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, 쿼리 내 코드 스위칭만으로도 강력한 다국어 모델을 포함한 대부분의 시스템에서 유의미한 성능 저하가 발생함이 확인되었다.#Review#Information Retrieval#Code-Switching#Benchmark#Embedding Models#Robustness#Late-Interaction#Lexicon-Based Adaptation2026년 4월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiKE: Hierarchical Evaluation Framework for Korean-English Code-Switching Speech Recognition본 연구는 한국어-영어 코드 스위칭(CS) 음성 인식(ASR) 분야의 심각한 연구 부족을 해결하고, 다국어 ASR 모델의 정밀한 평가를 위한 최초의 공개적인 계층적 평가 프레임워크인 HiKE 를 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Code-Switching#Speech Recognition#Korean-English ASR#Evaluation Framework#Multilingual ASR#Loanword Processing#Fine-tuning#Hierarchical Labeling2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중