論文の概要: Riddle Quest : The Enigma of Words

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19273v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 07:03:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.214493
• Title: Riddle Quest : The Enigma of Words
• Title（参考訳）: リドルクエスト : 言葉の謎
• Authors: Niharika Sri Parasa, Chaitali Diwan, Srinath Srinivasa,
• Abstract要約: 類推に基づく謎の作成と評価を行うための簡単なパイプラインを導入する。 このシステムには、コンセプトに関する構造化された事実を構築する3つのクリエーター、類似に有用な属性を選択するセマンティックマッパー、そしてそれらを謎の手がかりに変えるスタイリングされたジェネレータが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.523415604068924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Riddles are concise linguistic puzzles that describe an object or idea through indirect, figurative, or playful clues. They are a longstanding form of creative expression, requiring the solver to interpret hints, recognize patterns, and draw inferences to identify the answers. In this work, we introduce a simple pipeline for creating and evaluating analogy-based riddles. The system includes a triples creator that builds structured facts about a concept, a semantic mapper that selects attributes useful for analogy, a stylized generator that turns them into riddle clues, and a validator that collects all possible answers the riddle could point to. We use this validator to study whether large language models can recover the full answer set for different riddle types. Our case study shows that while models often guess the main intended answer, they frequently miss other valid interpretations. This highlights the value of riddles as a lightweight tool for examining reasoning coverage and ambiguity handling in language models.
• Abstract（参考訳）: リドル(英: Riddles)は、間接的、図形的、または遊び心のある手がかりを通して、物体やアイデアを記述する簡潔な言語パズルである。 それらは長年続く創造的な表現であり、解答者はヒントを解釈し、パターンを認識し、答えを識別するために推論を引き出す必要がある。 本研究では,類推に基づく謎の作成と評価を行うための簡単なパイプラインを提案する。 このシステムには、概念に関する構造化された事実を構築するトリプルスクリエーター、アナロジーに有用な属性を選択するセマンティックマッパー、それらを謎の手がかりに変えるスタイル化されたジェネレータ、そして、その謎が示す可能性のあるすべての答えを収集するバリデータが含まれている。 我々はこの検証器を用いて、大きな言語モデルが様々な解法型に対して完全な解集合を復元できるかどうかを検証している。 我々のケーススタディでは、モデルが主目的の答えを推測することが多いが、他の有効な解釈を見逃すことが多い。 このことは、言語モデルにおける推論カバレッジとあいまいさの扱いを調べるための軽量ツールとして、godlesの価値を強調している。

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