Potential and Limitations of LLMs in Capturing Structured Semantics: A Case Study on SRL

📄 arXiv: 2405.06410v1 📥 PDF

作者: Ning Cheng, Zhaohui Yan, Ziming Wang, Zhijie Li, Jiaming Yu, Zilong Zheng, Kewei Tu, Jinan Xu, Wenjuan Han

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-10

备注: Accepted by ICIC 2024

💡 一句话要点

提出PromptSRL，评估大型语言模型在语义角色标注任务中捕获结构化语义的能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 语义角色标注 提示学习 结构化语义 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确评估大型语言模型（LLMs）捕获结构化语义的能力，阻碍了LLMs在语言理解和可解释性方面的应用。
  2. 论文提出PromptSRL，通过提示方法引导LLMs执行语义角色标注（SRL）任务，从而显式地揭示LLMs对语义结构的理解。
  3. 实验表明，LLMs具备捕获语义结构的能力，但模型规模的扩大并不总是带来性能的提升，且LLMs的错误与人类存在显著重叠。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在捕获结构化语义方面发挥着关键作用，这有助于增强语言理解、提高可解释性并减少偏差。然而，关于LLMs在多大程度上能够掌握结构化语义，目前仍存在争议。为了评估这一点，我们建议使用语义角色标注（SRL）作为一项基础任务，以探索LLMs提取结构化语义的能力。在我们的评估中，我们采用了提示方法，从而创建了我们的少样本SRL解析器，称为PromptSRL。PromptSRL使LLMs能够将自然语言映射到显式的语义结构，从而为LLMs的属性提供了一个可解释的窗口。我们发现了一些有趣的潜力：LLMs确实可以捕获语义结构，并且放大模型规模并不总是能反映其潜力。此外，我们观察到LLMs在C-arguments等方面存在局限性。最后，我们惊讶地发现，LLMs和未经训练的人类在错误方面存在显著的重叠，几乎占所有错误的30%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）在捕获结构化语义方面的能力，具体通过语义角色标注（SRL）任务进行评估。现有方法难以直接观察和评估LLMs内部对语义结构的理解程度，缺乏可解释性。

核心思路：论文的核心思路是利用提示学习（Prompting）方法，将SRL任务转化为LLMs能够理解和执行的文本生成任务。通过设计合适的提示语，引导LLMs输出显式的语义角色标注结果，从而揭示LLMs对句子语义结构的理解。

技术框架：PromptSRL框架主要包含以下几个阶段： 1. 输入：输入待标注的自然语言句子。 2. 提示构建：根据预定义的提示模板，将输入句子转化为包含提示信息的文本。 3. LLM推理：将包含提示信息的文本输入LLM，LLM根据提示生成语义角色标注结果。 4. 结果解析：解析LLM的输出，提取出句子中各个成分的语义角色。

关键创新：论文的关键创新在于将提示学习应用于SRL任务，并利用LLMs的生成能力直接输出语义角色标注结果。这种方法提供了一种可解释的方式来评估LLMs对语义结构的理解，避免了传统SRL方法中复杂的特征工程和模型训练。

关键设计：论文的关键设计包括： 1. 提示模板设计：设计了多种不同的提示模板，以探索不同提示方式对LLM性能的影响。 2. 少样本学习：采用少样本学习的方式，仅使用少量标注数据来训练LLM，以降低标注成本。 3. 错误分析：对LLM的错误进行详细分析，发现LLM的错误与人类存在显著重叠。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在SRL任务中表现出一定的潜力，能够捕获语义结构。然而，模型规模的扩大并不总是带来性能的提升。此外，LLMs的错误与未经训练的人类存在显著重叠，约占总错误的30%，这表明LLMs可能存在一些与人类相似的认知偏差。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然语言处理的多个领域，例如信息抽取、问答系统、机器翻译等。通过提升LLMs对结构化语义的理解能力，可以提高这些应用在处理复杂语言现象时的准确性和鲁棒性。此外，该研究也为评估和改进LLMs的语义理解能力提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) play a crucial role in capturing structured semantics to enhance language understanding, improve interpretability, and reduce bias. Nevertheless, an ongoing controversy exists over the extent to which LLMs can grasp structured semantics. To assess this, we propose using Semantic Role Labeling (SRL) as a fundamental task to explore LLMs' ability to extract structured semantics. In our assessment, we employ the prompting approach, which leads to the creation of our few-shot SRL parser, called PromptSRL. PromptSRL enables LLMs to map natural languages to explicit semantic structures, which provides an interpretable window into the properties of LLMs. We find interesting potential: LLMs can indeed capture semantic structures, and scaling-up doesn't always mirror potential. Additionally, limitations of LLMs are observed in C-arguments, etc. Lastly, we are surprised to discover that significant overlap in the errors is made by both LLMs and untrained humans, accounting for almost 30% of all errors.