文章主要内容与创新点总结一、主要内容该研究聚焦罗马尼亚语文本的重音符号恢复任务，系统评估了多款大型语言模型（LLMs）的性能。罗马尼亚语含丰富重音符号（如ă、î、ș、ț、â），但数字文本中常因键盘限制或录入错误导致重音丢失，影响文本处理质量。研究选取了12款主流模型，包括OpenAI的GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o，Google的Gemini 1.0 Pro，Meta的Llama 2/3系列，以及MistralAI的Mixtral 8x7B等开源模型，基于dexonline项目的两类数据集（含2000条语句，覆盖1993年正字法改革前后的语言特征），设计了从零样本到三样本的梯度化提示模板，通过字符级/词级的准确率和错误率指标（结合编辑距离），并以仅复述去重音输入的“Echo模型”为基线，开展全面评估。核心结果显示：OpenAI的GPT-4o表现最优，总平均得分（TAS）达0.9639，相对基线的性能比（RPR）为1.190；Google Gemini 1.0 Pro、GPT-4等模型也显著优于基线；而部分开源模型（如Llama 2 7B、Mixtral 8x7B）未达基线水平，Llama 2系列因无法准确遵循提示指令表现最差。错误分析表明，â/î符号混淆、句首大写字母处理、多句文本中的专有名词是主要误差来源，三样本提示模板对多数模型的性能提升最显著。二、创新点多维度对比框架：首次整合12款不同类型（专有/开源）、不同参数规模的LLMs，覆盖从基础零样本到复杂三样本的提示策略，构建了兼顾字符/词级、大小写敏
文章主要内容与创新点总结一、主要内容该研究聚焦罗马尼亚语文本的重音符号恢复任务，系统评估了多款大型语言模型（LLMs）的性能。罗马尼亚语含丰富重音符号（如ă、î、ș、ț、â），但数字文本中常因键盘限制或录入错误导致重音丢失，影响文本处理质量。研究选取了12款主流模型，包括OpenAI的GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o，Google的Gemini 1.0 Pro，Meta的Llama 2/3系列，以及MistralAI的Mixtral 8x7B等开源模型，基于dexonline项目的两类数据集（含2000条语句，覆盖1993年正字法改革前后的语言特征），设计了从零样本到三样本的梯度化提示模板，通过字符级/词级的准确率和错误率指标（结合编辑距离），并以仅复述去重音输入的“Echo模型”为基线，开展全面评估。核心结果显示：OpenAI的GPT-4o表现最优，总平均得分（TAS）达0.9639，相对基线的性能比（RPR）为1.190；Google Gemini 1.0 Pro、GPT-4等模型也显著优于基线；而部分开源模型（如Llama 2 7B、Mixtral 8x7B）未达基线水平，Llama 2系列因无法准确遵循提示指令表现最差。错误分析表明，â/î符号混淆、句首大写字母处理、多句文本中的专有名词是主要误差来源，三样本提示模板对多数模型的性能提升最显著。二、创新点多维度对比框架：首次整合12款不同类型（专有/开源）、不同参数规模的LLMs，覆盖从基础零样本到复杂三样本的提示策略，构建了兼顾字符/词级、大小写敏
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