論文の概要: Who Relies More on World Knowledge and Bias for Syntactic Ambiguity Resolution: Humans or LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10838v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 19:35:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:53:46.028685
• Title: Who Relies More on World Knowledge and Bias for Syntactic Ambiguity Resolution: Humans or LLMs?
• Title（参考訳）: 統語的曖昧性解決のための世界的知識とバイアス:人間かLLMか?
• Authors: So Young Lee, Russell Scheinberg, Amber Shore, Ameeta Agrawal,
• Abstract要約: 本研究では,近年の大型言語モデル (LLM) が,6つの類型的多様言語において,相対的節のアタッチメントのあいまいさをナビゲートする方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3749120526936465
• License:
• Abstract: This study explores how recent large language models (LLMs) navigate relative clause attachment {ambiguity} and use world knowledge biases for disambiguation in six typologically diverse languages: English, Chinese, Japanese, Korean, Russian, and Spanish. We describe the process of creating a novel dataset -- MultiWho -- for fine-grained evaluation of relative clause attachment preferences in ambiguous and unambiguous contexts. Our experiments with three LLMs indicate that, contrary to humans, LLMs consistently exhibit a preference for local attachment, displaying limited responsiveness to syntactic variations or language-specific attachment patterns. Although LLMs performed well in unambiguous cases, they rigidly prioritized world knowledge biases, lacking the flexibility of human language processing. These findings highlight the need for more diverse, pragmatically nuanced multilingual training to improve LLMs' handling of complex structures and human-like comprehension.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,近年の大型言語モデル (LLM) が, 日本語, 日本語, 韓国語, ロシア語, スペイン語の6言語において, 相対的節のアタッチメント(曖昧さ)をナビゲートし, 曖昧化のための世界的知識バイアスをいかに利用しているかを考察する。 あいまいであいまいな文脈において、相対的節のアタッチメント嗜好をきめ細かな評価のために、新しいデータセット、MultiWhoを作成するプロセスについて述べる。 3つのLDMを用いた実験により,LLMは人間とは対照的に,局所的なアタッチメントを常に好み,構文的変化や言語固有のアタッチメントパターンに対する応答性に制限があることが示された。 LLMはあいまいなケースでは良好に機能したが、人間の言語処理の柔軟性を欠いた世界的知識バイアスを厳格に優先した。 これらの知見は、LLMの複雑な構造の扱いと人間のような理解を改善するために、より多様で実用的にニュアンスな多言語訓練の必要性を浮き彫りにした。

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