論文の概要: EnigmaToM: Improve LLMs' Theory-of-Mind Reasoning Capabilities with Neural Knowledge Base of Entity States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03340v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 10:13:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:52:39.015186
• Title: EnigmaToM: Improve LLMs' Theory-of-Mind Reasoning Capabilities with Neural Knowledge Base of Entity States
• Title（参考訳）: EnigmaToM: エンティティ状態のニューラルネットワークベースによるLLMの最小推論能力の向上
• Authors: Hainiu Xu, Siya Qi, Jiazheng Li, Yuxiang Zhou, Jinhua Du, Caroline Catmur, Yulan He,
• Abstract要約: 理論・オブ・ミンド(ToM)は人間の相互作用の基本であるが、Large Language Models(LLM)の課題である。 Enigma(エニグマ)の神経知識ベースを統合することでToM推論を強化する新しいニューロシンボリックフレームワークであるEnigmaToMを提案する。 ToMi, HiToM, FANToM などの複数のベンチマークによる実験結果から, EnigmaToM は様々な大きさの LLM における ToM 推論を大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.557449564031975
• License:
• Abstract: Theory-of-Mind (ToM), the ability to infer others' perceptions and mental states, is fundamental to human interaction but remains a challenging task for Large Language Models (LLMs). While existing ToM reasoning methods show promise with reasoning via perceptual perspective-taking, they often rely excessively on LLMs, reducing their efficiency and limiting their applicability to high-order ToM reasoning, which requires multi-hop reasoning about characters' beliefs. To address these issues, we present EnigmaToM, a novel neuro-symbolic framework that enhances ToM reasoning by integrating a Neural Knowledge Base of entity states (Enigma) for (1) a psychology-inspired iterative masking mechanism that facilitates accurate perspective-taking and (2) knowledge injection that elicits key entity information. Enigma generates structured representations of entity states, which construct spatial scene graphs -- leveraging spatial information as an inductive bias -- for belief tracking of various ToM orders and enhancing events with fine-grained entity state details. Experimental results on multiple benchmarks, including ToMi, HiToM, and FANToM, show that EnigmaToM significantly improves ToM reasoning across LLMs of varying sizes, particularly excelling in high-order reasoning scenarios.
• Abstract（参考訳）: 他者の知覚や精神状態を予測する能力である理論・オブ・ミンド(ToM)は、人間の相互作用の基本であるが、大規模言語モデル(LLM)では依然として難しい課題である。 既存のToM推論手法は知覚的な視点による推論を約束するが、LLMを過度に頼り、効率を低下させ、文字の信念をマルチホップで推論するToM推論に適用性を制限する。 これらの課題に対処するために,(1) 心理に着想を得た反復マスキング機構と(2) 重要な実体情報を引き出す知識注入を組み込むことにより,ToM推論を強化する新しい神経象徴的フレームワークであるEnigmaToMを提案する。 Enigmaは、様々なToM注文の信念追跡と、きめ細かいエンティティ状態の詳細によるイベントの強化のために、空間的なシーングラフ(帰納的バイアスとして空間情報を活用する)を構成するエンティティ状態の構造化表現を生成する。 ToMi、HiToM、FANToMを含む複数のベンチマークによる実験結果から、EnigmaToMは様々なサイズ、特に高次推論シナリオにおいて優れたLLM間でのToM推論を大幅に改善することが示された。

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