BanglaTurn：面向孟加拉语语音话轮结束检测的基准语料与Whisper模型
该研究提出了用于孟加拉语对话语音话轮结束（End-of-Turn）检测的基准语料库BanglaTurn及配套模型。该语料库包含35,374段时长3至15秒的播客语音，通过说话人日志结合大语言模型初标并经人工全面核验。研究构建了结合Whisper编码器与特定任务分类头的模型，在平衡测试集上达到84.33%的准确率，较基线Smart-Turn v3的69.28%显著提升，并将假阴性率从51.57%降低至7.5%。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
EnSIMem：基于实体结构化索引的智能体长期记忆架构
长期与用户交互的智能体需要准确召回事实、偏好和事件等信息，但现有记忆系统常将其压缩为通用摘要或检索无标签文本块，难以精准识别实体属性及支撑依据。研究人员提出了EnSIMem，一种面向智能体的实体结构化长期记忆架构。该系统在离线阶段将历史交互组织为主题连贯的情节片段，并构建基于对话的实体索引条目，以提升长上下文对话中智能体记忆检索与推理的准确性。