論文の概要: They want to pretend not to understand: The Limits of Current LLMs in Interpreting Implicit Content of Political Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06775v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 12:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.474467
• Title: They want to pretend not to understand: The Limits of Current LLMs in Interpreting Implicit Content of Political Discourse
• Title（参考訳）: 彼らは理解できないふりをしたい:政治談話の意図的内容の解釈における現在のLLMの限界
• Authors: Walter Paci, Alessandro Panunzi, Sandro Pezzelle,
• Abstract要約: 暗黙のコンテンツは政治的談話において重要な役割を担い、聴衆に影響を与えるために不合理性や前提といった実践的な戦略を採用する。 初回は,マニピュティブな暗黙的内容の注釈付きイタリア語の政治演説を含むIMPAQTSコーパスを活用している。 すべてのテストされたモデルは、前提と不適応を解釈するのに苦労していることを実証する。 我々は,現在のLLMには,暗黙的言語を正確に解釈するために必要な重要な実用的能力が欠けていると結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.345331649865216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Implicit content plays a crucial role in political discourse, where speakers systematically employ pragmatic strategies such as implicatures and presuppositions to influence their audiences. Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong performance in tasks requiring complex semantic and pragmatic understanding, highlighting their potential for detecting and explaining the meaning of implicit content. However, their ability to do this within political discourse remains largely underexplored. Leveraging, for the first time, the large IMPAQTS corpus, which comprises Italian political speeches with the annotation of manipulative implicit content, we propose methods to test the effectiveness of LLMs in this challenging problem. Through a multiple-choice task and an open-ended generation task, we demonstrate that all tested models struggle to interpret presuppositions and implicatures. We conclude that current LLMs lack the key pragmatic capabilities necessary for accurately interpreting highly implicit language, such as that found in political discourse. At the same time, we highlight promising trends and future directions for enhancing model performance. We release our data and code at https://github.com/WalterPaci/IMPAQTS-PID
• Abstract（参考訳）: インプリケートコンテンツは政治的談話において重要な役割を担い、話者はインプリケーションや前提といった実用的戦略を体系的に採用して聴衆に影響を与える。 大規模言語モデル(LLM)は、暗黙のコンテンツの意味を検知し説明する可能性を強調し、複雑な意味と実践的な理解を必要とするタスクにおいて、強力なパフォーマンスを示してきた。 しかし、政治談話の中でこれを行う能力はいまだに未熟である。 触覚的暗黙的コンテンツアノテーションを用いたイタリア語の政治的発言を含むIMPAQTSコーパスを初めて活用し,本課題におけるLCMの有効性を検証する方法を提案する。 複数選択タスクとオープンな生成タスクを通じて、テストされたすべてのモデルが事前仮定や不適応を解釈するのに苦労していることを示す。 政治談話に見られるような暗黙的言語を正確に解釈するためには,現在のLLMには重要な実用能力が欠けていると結論付けている。 同時に、モデル性能を向上させるための将来性のあるトレンドと今後の方向性を強調します。 データとコードはhttps://github.com/WalterPaci/IMPAQTS-PIDで公開しています。

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