Autores: Anderson Morillo, Edwin Puertas, Juan Carlos Martinez Santos
Venue: Proceedings of the 19th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2025), Viena, Austria. Association for Computational Linguistics. Páginas 1534–1541.
Anthology ID: 2025.semeval-1.202 (sin DOI separado en el registro de ACL Anthology)
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Resumen
El primer enfoque aprovecha LLMs avanzados, con una estrategia de prompting chain-of-thought, aprendizaje one-shot y snippets de Google para recuperación de contexto, mostrando un mejor desempeño. El segundo enfoque utiliza técnicas clásicas de análisis NLP, incluyendo ranking semántico, extracción a nivel de token y limpieza rigurosa de datos, para identificar alucinaciones.