論文の概要: Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04474v2
• Date: Thu, 11 Jun 2026 09:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 13:39:59.395871
• Title: Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention
• Title（参考訳）: LLM推論におけるエンティティ結合障害:診断と連鎖干渉
• Abstract要約: 音声大言語モデル(SLLM)は、複雑な推論においてテキストモデルよりも性能が低い。 空間的, 構文的, 事実的タスクにおいて, テキスト間マッチング(S2T)はテキスト間マッチング(T2T)を超えているかを示す。 エンティティ追跡を必要とする論理的タスクでは、S2Tの精度は偶然に崩壊する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.564631357170276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech Large Language Models (SLLMs) underperform their text counterparts on complex reasoning. We reveal that this gap is not a uniform cognitive deficit. Evaluating two architecturally diverse SLLMs, we show speech-to-text (S2T) matches or exceeds text-to-text (T2T) on spatial, syntactic, and factual tasks. Yet on logical tasks requiring entity tracking, S2T accuracy collapses to chance. We diagnose this as an entity binding failure: continuous speech features blur precise entity-property associations during implicit reasoning. To validate this diagnosis, we introduce Entity-Aware Chain-of-Thought (EA-CoT), a lightweight inference-time intervention forcing SLLMs to enumerate entities and bind them to claims before reasoning. EA-CoT bridges the gap, even when spoken names are misrecognized, yielding up to a 24.4 percentage-point accuracy gain. Ablations confirm the gains stem from explicit semantic binding, reframing the gap as an elicitation failure rather than a missing capability.
• Abstract（参考訳）: 音声大言語モデル(SLLM)は、複雑な推論においてテキストモデルよりも性能が低い。 我々はこのギャップが認知障害の一様でないことを明らかにした。 アーキテクチャ的に多様である2つのSLLMを評価し,空間的,構文的,事実的タスクにおいて,S2Tが一致したか,テキスト間マッチング(T2T)を超えるかを示す。 しかし、エンティティ追跡を必要とする論理的なタスクでは、S2Tの精度は偶然に崩壊する。 連続音声の特徴は、暗黙の推論において、正確なエンティティ・プロパティ・アソシエーションを曖昧にしている。 この診断の妥当性を検証するために,提案するエンティティ・アウェア・チェーン・オブ・ワット (EA-CoT) を導入する。 EA-CoTは、話し言葉が誤認識されてもギャップを埋め、最大24.4ポイントの精度が向上する。 アブレーションは、その利得が明示的なセマンティックバインディングに由来することを確認し、ギャップを欠落する能力ではなく、引き起こし失敗とみなす。

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