How LLMs React to Industrial Spatio-Temporal Data? Assessing Hallucination with a Novel Traffic Incident Benchmark Dataset
Qiang, Li; Mingkun, Tan; Dan, Zhang; Daoan, Zhang; Xun, Zhao; Porawit, Kamnoedboon; Shengzhao, Lei; Lujun, Li; S.H., Chu.
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewedDetails zur Publikation
Buchtitel: Proceedings of the 2025 Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL, Volume 6: Industry Track)
Status: akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht)
Veröffentlichungsjahr: 2025
Konferenz: Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), Albuquerque, New Mexico, Vereinigte Staaten
Autor*innen der Universität Münster
| Tan, Mingkun | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |