Comparative Study of Multilingual Idioms and Similes in Large Language Models

📄 arXiv: 2410.16461v2 📥 PDF

作者: Paria Khoshtab, Danial Namazifard, Mostafa Masoudi, Ali Akhgary, Samin Mahdizadeh Sani, Yadollah Yaghoobzadeh

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-03-08)

备注: 22 pages, 4 figures

💡 一句话要点

对比研究大型语言模型在多语言隐喻和明喻理解中的表现

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

关键词: 大型语言模型 多语言处理 隐喻理解 明喻理解 提示工程 低资源语言 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM在多语言环境下理解不同类型比喻语言的全面比较。
  2. 论文通过构建多语言数据集，并结合提示工程策略，系统评估LLM对隐喻和明喻的理解能力。
  3. 实验结果表明，提示工程的有效性因语言、比喻类型和模型而异，开源模型在低资源语言的明喻理解上表现较差。

📝 摘要（中文）

本研究旨在填补大型语言模型在跨多种语言理解不同类型比喻语言方面的性能比较研究的空白。通过使用两个多语言数据集评估LLM在明喻和隐喻理解方面的能力，我们探索了各种提示工程策略的有效性，包括思维链、少样本和英语翻译提示。我们通过构建两个新的评估集，将这些数据集的语言扩展到波斯语。我们的综合评估涉及闭源模型（GPT-3.5、GPT-4o mini、Gemini 1.5）和开源模型（Llama 3.1、Qwen2），突出了不同语言和比喻类型之间的显著性能差异。我们的研究结果表明，虽然提示工程方法通常有效，但其成功程度因比喻类型、语言和模型而异。我们还观察到，开源模型在明喻中尤其难以处理低资源语言。此外，许多语言的隐喻理解已接近饱和，因此需要更具挑战性的评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在多语言环境下对隐喻和明喻等比喻语言理解能力差异的问题。现有方法缺乏对不同类型比喻语言以及不同语言之间LLM性能的系统性比较，尤其是在低资源语言上。

核心思路：论文的核心思路是通过构建和使用多语言数据集，结合不同的提示工程策略（如思维链、少样本学习和英语翻译提示），来系统地评估和比较各种LLM在理解隐喻和明喻方面的能力。通过这种方式，可以揭示LLM在不同语言和比喻类型上的优势和劣势。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 构建多语言数据集，包括现有数据集的利用和波斯语数据集的扩展；2) 选择和配置不同的LLM，包括闭源模型（GPT-3.5, GPT-4o mini, Gemini 1.5）和开源模型（Llama 3.1, Qwen2）；3) 应用不同的提示工程策略，例如思维链、少样本学习和英语翻译提示；4) 对LLM的输出进行评估和比较，分析不同语言、比喻类型和模型之间的性能差异。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次对LLM在多语言环境下理解隐喻和明喻的能力进行了全面的对比研究；2) 构建了波斯语的隐喻和明喻数据集，扩展了现有研究的语言范围；3) 系统地评估了不同提示工程策略对LLM性能的影响，揭示了其有效性与语言、比喻类型和模型之间的关系。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，需要保证数据的质量和多样性，覆盖不同的语言和比喻类型；2) 提示工程策略的选择和配置，需要根据不同的LLM和任务特点进行调整；3) 评估指标的选择，需要能够准确地反映LLM在理解比喻语言方面的能力。具体的参数设置、损失函数、网络结构等细节取决于所使用的LLM，论文侧重于对现有模型的评估和比较，而非提出新的模型结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提示工程方法通常能提升LLM的性能，但效果因语言、比喻类型和模型而异。开源模型在处理低资源语言的明喻时表现较差。此外，对于许多语言，隐喻理解任务已接近饱和，需要更具挑战性的评估方法。具体性能数据和提升幅度在论文中详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升机器翻译质量、改进跨文化交流中的自然语言理解、以及开发更智能的对话系统。通过深入了解LLM在不同语言和比喻类型上的理解能力，可以更好地利用LLM进行内容创作、情感分析和信息检索等任务，从而促进人机交互的自然性和有效性。

📄 摘要（原文）

This study addresses the gap in the literature concerning the comparative performance of LLMs in interpreting different types of figurative language across multiple languages. By evaluating LLMs using two multilingual datasets on simile and idiom interpretation, we explore the effectiveness of various prompt engineering strategies, including chain-of-thought, few-shot, and English translation prompts. We extend the language of these datasets to Persian as well by building two new evaluation sets. Our comprehensive assessment involves both closed-source (GPT-3.5, GPT-4o mini, Gemini 1.5), and open-source models (Llama 3.1, Qwen2), highlighting significant differences in performance across languages and figurative types. Our findings reveal that while prompt engineering methods are generally effective, their success varies by figurative type, language, and model. We also observe that open-source models struggle particularly with low-resource languages in similes. Additionally, idiom interpretation is nearing saturation for many languages, necessitating more challenging evaluations.