論文の概要: Neither True nor False: Do LLMs Represent Truth-Value Gaps in Plural Predication?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14438v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 01:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 19:13:15.834923
• Title: Neither True nor False: Do LLMs Represent Truth-Value Gaps in Plural Predication?
• Title（参考訳）: 真も偽も:LLMは複数の述語において真の価値のギャップを表現するのか?
• Abstract要約: 同一性ギャップは、複数の定性(例えば、子供が笑った)と否定(笑わなかった)の両方が真でも偽でもない意味的な現象である。 モデルは、その同質な真実条件を複数の定式化し、子供たちを全員として読み、子供たちは彼ら全員として読まなかったが、真実の価値のギャップをファルシティに崩壊させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.749029120603197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Do Large Language Models (LLMs) genuinely grasp the truth conditions of plural descriptions, or do they force every sentence into true or false? We investigate the Homogeneity Gap, a semantic phenomenon where a plural definite (e.g., the kids laughed) and its negation (the kids didn't laugh) are both neither true nor false when only some of the kids laughed, whereas their quantified counterparts (all, not all) remain strictly bivalent. We introduce HomogeneityNLI, a diagnostic dataset of 1,000 minimal-pair items crossing determiner, polarity, and group composition across ten logical conditions. Evaluating seven open-weight models, we uncover a pervasive Bivalence Bias: models assign plural definites their homogeneous truth conditions, reading the kids as all of them and the kids didn't as none of them, yet collapse the truth-value gap into falsity. In the zero-shot setting, no model recognizes the gap for both polarities in more than 15% of scenarios, and negated definites are judged False in 84% of cases. Explicit linguistic rules, chain-of-thought, and enumeration prompts produce unstable, model-specific effects that often entrench the bias. Taken together, our findings indicate that current open-weight LLMs have acquired the truth conditions of plural predication but not its trivalent logic.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複数の記述の真理条件を真に把握しているか、それとも全ての文を真偽に強制するか? 本研究は,複数の定性(例えば,笑わなかった)と否定(笑わなかった)が真でも偽でもない意味的現象であるホモジニティギャップについて検討する。 本報告では,1000項目の最小ペアアイテム横断決定器,極性,グループ構成の診断データセットであるホモジニティNLIを紹介する。 7つのオープンウェイトモデルを評価することで、広範に広がるバイバレンスバイアス(Bivalence Bias)を明らかにする。 ゼロショット設定では、15%以上のシナリオにおいて両方の極性のギャップを認識するモデルはなく、84%のケースでは負の定式化が偽であると判断される。 言語規則の明示、思考の連鎖、列挙は不安定でモデル固有の効果を生み出し、しばしばバイアスを巻き込む。 その結果,現在のオープンウェイト LLM は複数の述語で真理条件が得られたが,その3価論理は得られていないことがわかった。

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