Do LLMs Really Adapt to Domains? An Ontology Learning Perspective

📄 arXiv: 2407.19998v1 📥 PDF

作者: Huu Tan Mai, Cuong Xuan Chu, Heiko Paulheim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-29

备注: Accepted at ISWC 2024

💡 一句话要点

探究LLM在本体学习中领域适应性：基于词汇语义的控制实验分析

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

关键词: 大型语言模型 本体学习 领域适应性 词汇语义 受控实验

📋 核心要点

  1. 现有研究未能充分验证LLM在领域特定本体学习中，是真正进行语义推理还是仅依赖词汇模式。
  2. 论文设计受控实验，通过构建包含真实词汇和无意义词汇的平行语料库，评估LLM的领域适应性。
  3. 实验结果表明，预训练LLM更多依赖词汇意义而非语义推理，但微调可以显著提升其领域适应性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各个应用领域的自然语言处理任务中展现了前所未有的能力。最近的研究表明，LLM可以用于执行词汇语义任务，例如知识库补全（KBC）或本体学习（OL）。然而，LLM的成功是否归因于其对非结构化或半结构化数据进行推理的能力，还是仅仅有效地学习了语言模式和意义，尚未得到有效验证。当处理领域特定数据时，这个问题尤为重要，因为词汇意义及其含义可能与LLM在训练阶段学到的完全不同。本文研究了以下问题：LLM是否真正适应领域并在结构化知识的提取中保持一致，还是仅仅学习词汇意义而不是推理？为了回答这个问题，我们设计了一个受控实验，使用WordNet合成平行语料库，包含英语和无意义术语。我们检查了LLM在关系抽取和分类学发现这两个OL任务中，对每个语料库的输出差异。实验结果表明，虽然LLM适应了无意义语料库，但它们并没有始终如一地推理概念之间的语义关系，而是利用了意义及其框架。然而，微调提高了LLM在词汇语义任务上的性能，即使领域特定术语是任意的且在预训练期间未见过，这暗示了预训练LLM在OL中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在本体学习任务中，是否真正具备领域适应性的问题。现有方法未能区分LLM是基于语义推理还是仅仅依赖于预训练的词汇知识来完成任务，尤其是在处理领域特定数据时，这种区分至关重要。

核心思路：核心思路是通过构建包含真实词汇和无意义词汇的平行语料库，来控制LLM所能利用的语义信息。如果LLM能够真正进行语义推理，那么在处理无意义词汇时，其性能应该显著下降。反之，如果LLM主要依赖词汇模式，那么在两种语料库上的性能差异应该较小。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 使用WordNet构建包含英语词汇和无意义词汇的平行语料库；2) 在该语料库上进行关系抽取和分类学发现两个本体学习任务；3) 使用预训练的LLM直接进行推理，并记录结果；4) 对LLM进行微调，然后在相同的语料库上进行推理，并记录结果；5) 对比不同情况下LLM的性能，分析其领域适应性。

关键创新：关键创新在于设计了一种受控实验，通过引入无意义词汇来剥离LLM的词汇知识，从而更准确地评估其语义推理能力。这种方法能够更清晰地揭示LLM在本体学习任务中的真实表现，并为后续研究提供参考。

关键设计：论文使用了WordNet来生成平行语料库，确保了真实词汇和无意义词汇之间的语义关系是可控的。在本体学习任务中，使用了标准的关系抽取和分类学发现方法。微调过程使用了标准的交叉熵损失函数，并针对不同的LLM模型进行了参数调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，未经微调的LLM在处理无意义词汇时，性能并未显著下降，表明其更多依赖词汇意义而非语义推理。然而，经过微调后，LLM在无意义词汇上的性能得到了显著提升，这表明微调可以有效提高LLM的领域适应性，使其能够更好地处理领域特定的数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLM在特定领域的知识抽取和推理能力，例如在医学、法律等专业领域，可以帮助开发更可靠、更准确的领域知识图谱。此外，该研究也为如何更好地利用和微调LLM以适应特定领域的数据提供了指导。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated unprecedented prowess across various natural language processing tasks in various application domains. Recent studies show that LLMs can be leveraged to perform lexical semantic tasks, such as Knowledge Base Completion (KBC) or Ontology Learning (OL). However, it has not effectively been verified whether their success is due to their ability to reason over unstructured or semi-structured data, or their effective learning of linguistic patterns and senses alone. This unresolved question is particularly crucial when dealing with domain-specific data, where the lexical senses and their meaning can completely differ from what a LLM has learned during its training stage. This paper investigates the following question: Do LLMs really adapt to domains and remain consistent in the extraction of structured knowledge, or do they only learn lexical senses instead of reasoning? To answer this question and, we devise a controlled experiment setup that uses WordNet to synthesize parallel corpora, with English and gibberish terms. We examine the differences in the outputs of LLMs for each corpus in two OL tasks: relation extraction and taxonomy discovery. Empirical results show that, while adapting to the gibberish corpora, off-the-shelf LLMs do not consistently reason over semantic relationships between concepts, and instead leverage senses and their frame. However, fine-tuning improves the performance of LLMs on lexical semantic tasks even when the domain-specific terms are arbitrary and unseen during pre-training, hinting at the applicability of pre-trained LLMs for OL.