論文の概要: Temporal Understanding under Deictic Frame of Reference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16685v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 02:08:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:11.839192
• Title: Temporal Understanding under Deictic Frame of Reference
• Title（参考訳）: Deictic Frame of Reference による時間的理解
• Authors: Damin Zhang, Julia Rayz,
• Abstract要約: TUuD(Temporal Understanding under Deictic t-FoR)は,大規模言語モデルが時間と事象の関係をどのように解釈するかを評価するフレームワークである。 以上の結果から,4つのLCMが,現在,過去,未来にかけての類似性評価をピークとする,難解なt-FoRに適応する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5092739016434567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding time is fundamental to human cognition, where temporal experience is often conceptualized through spatial metaphors grounded in sensory-motor experience. For example, "summer is approaching" parallels "We are approaching the summer". In such expressions, humans rely on a frame of reference (FoR) to interpret meaning relative to a particular viewpoint. Extending this concept to time, a temporal frame of reference (t-FoR) defines how temporal relations are perceived relative to an experiencer's moment of "now". While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable advances in natural language understanding, their ability to interpret and reason about time remains limited. In this work, we introduce TUuD (Temporal Understanding under Deictic t-FoR), a framework that evaluates how LLMs interpret time-event and event-event relations when the reference point of "now" dynamically shifts along a timeline. Following recent work on temporal cognition \cite{li2025other}, LLMs are prompted to rate the similarity between the current moment and a target event from 0.00 (completely dissimilar) to 1.00 (highly similar), where similarity quantifies perceived temporal alignment between the two points. Our results show that four evaluated LLMs exhibit measurable adaptation to a deictic t-FoR, with similarity ratings peaking around the present and decreasing toward past and future events. The adaptation, however, weakens beyond near-term contexts, suggesting that while LLMs display partial human-like temporal cognition, their temporal reasoning remains sensitive to reference-frame shifts and temporal distance.
• Abstract（参考訳）: 時間を理解することは人間の認知の基本であり、時間的経験は感覚運動経験に基づく空間的メタファーによって概念化されることが多い。 例えば、"夏が近づいている"というパラレルは、"夏が近づいている"というものです。 このような表現では、人間は特定の視点に対して意味を解釈するために参照のフレーム(FoR)に依存している。 この概念を時間に拡張し、テンポラル・フレーム・オブ・レファレンス(t-FoR)は、経験者の「現在」のモーメントに対して時間的関係がどのように知覚されるかを定義する。 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において顕著な進歩を見せているが、その解釈能力と時間に関する推論能力は依然として限られている。 本研究では, TUuD (Temporal Understanding under Deictic t-FoR) を導入し, 参照点がタイムラインに沿って動的に変化するとき, LLM が時間-時間-時間関係とイベント-時間関係をどのように解釈するかを評価する。 時間認知に関する最近の研究の後、LLMは現在のモーメントと対象イベントの類似度を0.00(完全に異なる)から1.00(非常に似ている)に評価するよう促される。 以上の結果から,4つのLCMが,現在,過去,未来にかけての類似性評価をピークとする,難解なt-FoRに適応する可能性が示唆された。 しかし、この適応は短期的な文脈を超えて弱まり、LLMは部分的な人間のような時間的認知を示すが、その時間的推論は参照フレームシフトや時間的距離に敏感である。

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