論文の概要: Decomposed Prompting: Probing Multilingual Linguistic Structure Knowledge in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18397v2
• Date: Thu, 06 Nov 2025 08:34:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-08 00:32:57.696068
• Title: Decomposed Prompting: Probing Multilingual Linguistic Structure Knowledge in Large Language Models
• Title（参考訳）: 分解的プロンプト:大規模言語モデルにおける多言語言語構造知識の探索
• Authors: Ercong Nie, Shuzhou Yuan, Bolei Ma, Helmut Schmid, Michael Färber, Frauke Kreuter, Hinrich Schütze,
• Abstract要約: 本稿では,シーケンスラベリングタスクに対する分割プロンプト手法を提案する。 提案手法は,38言語を対象としたUniversal Dependencies part-of-speech Taggedについて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.58989938395976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Probing the multilingual knowledge of linguistic structure in LLMs, often characterized as sequence labeling, faces challenges with maintaining output templates in current text-to-text prompting strategies. To solve this, we introduce a decomposed prompting approach for sequence labeling tasks. Diverging from the single text-to-text prompt, our prompt method generates for each token of the input sentence an individual prompt which asks for its linguistic label. We test our method on the Universal Dependencies part-of-speech tagging dataset for 38 languages, using both English-centric and multilingual LLMs. Our findings show that decomposed prompting surpasses the iterative prompting baseline in efficacy and efficiency under zero- and few-shot settings. Moreover, our analysis of multilingual performance of English-centric LLMs yields insights into the transferability of linguistic knowledge via multilingual prompting.
• Abstract（参考訳）: LLMにおける言語構造に関する多言語的知識は、しばしばシーケンスラベリングとして特徴づけられるが、現在のテキストからテキストへのプロンプト戦略における出力テンプレートの維持という課題に直面している。 そこで本研究では,シーケンスラベリングタスクのための分割プロンプト手法を提案する。 単一のテキスト・テキスト・プロンプトから分岐して,入力文の各トークンに対して個別のプロンプトを生成し,その言語ラベルを求める。 本手法は、英語と多言語の両方のLLMを用いて、38言語を対象としたUniversal Dependencies part-of-speechタグデータセットで検証する。 以上の結果より,非破壊的プロンプトは,ゼロショットおよび少数ショット設定下でのベースラインの有効性と効率の反復的プロンプトを超越していることが示唆された。 さらに、英語中心のLLMの多言語的性能の分析により、多言語的プロンプトによる言語知識の伝達可能性に関する洞察が得られる。

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