Investigating Large Language Models for Complex Word Identification in Multilingual and Multidomain Setups

📄 arXiv: 2411.01706v1 📥 PDF

作者: Răzvan-Alexandru Smădu, David-Gabriel Ion, Dumitru-Clementin Cercel, Florin Pop, Mihaela-Claudia Cercel

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-03

备注: 37 pages, 16 figures, Accepted by EMNLP 2024

💡 一句话要点

评估大型语言模型在多语言多领域复杂词识别任务中的性能

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

关键词: 复杂词识别 大型语言模型 零样本学习 少样本学习 微调 词汇复杂度预测 多词表达 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有复杂词识别方法在跨语言和跨领域场景中泛化能力不足，需要更强大的模型。
  2. 该研究探索了利用大型语言模型在零样本、少样本和微调设置下解决复杂词识别问题的潜力。
  3. 实验结果表明，当前LLM在复杂词识别任务中难以显著超越现有方法，甚至表现相当。

📝 摘要（中文）

复杂词识别（CWI）是词汇简化任务中的关键步骤，近年来已成为独立的研究课题。该任务衍生出词汇复杂度预测（LCP）和多词表达复杂度评估（MWE）等变体。大型语言模型（LLM）因其通用性和在零样本/少样本设置中解决未见任务的能力，在自然语言处理领域迅速普及。本研究探讨了LLM，特别是开源模型如Llama 2、Llama 3和Vicuna v1.5，以及闭源模型如ChatGPT-3.5-turbo和GPT-4o，在CWI、LCP和MWE任务中的应用。我们评估了零样本、少样本和微调设置，结果表明LLM在某些条件下表现不佳，或仅能达到与现有方法相当的结果。此外，我们还探讨了元学习与提示学习相结合的可能性。最终，我们得出结论，目前LLM的状态无法超越或仅能勉强优于现有的、通常规模更小的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型在复杂词识别（CWI）、词汇复杂度预测（LCP）和多词表达复杂度评估（MWE）等任务中的表现。现有方法，尤其是针对特定领域或语言训练的模型，在跨领域和跨语言的泛化能力上存在局限性，需要更具通用性的解决方案。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，通过零样本、少样本学习和微调等方式，使其适应复杂词识别任务。LLM在预训练阶段学习了大量的语言知识，因此有望在没有或只有少量标注数据的情况下，也能有效识别复杂词汇。

技术框架：研究采用多种LLM，包括开源的Llama 2、Llama 3和Vicuna v1.5，以及闭源的ChatGPT-3.5-turbo和GPT-4o。针对CWI、LCP和MWE任务，分别设计了不同的提示（prompts），并评估了LLM在零样本、少样本和微调设置下的性能。此外，还初步探讨了元学习与提示学习相结合的可能性。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了多种LLM在复杂词识别相关任务中的性能，并分析了不同设置（零样本、少样本、微调）对结果的影响。同时，探讨了元学习与提示学习结合的潜力，为未来的研究方向提供了思路。

关键设计：研究中，提示工程（prompt engineering）是关键的设计环节。针对不同的LLM和任务，需要设计合适的提示，以引导LLM理解任务目标并生成正确的输出。此外，微调过程中的超参数设置（如学习率、batch size等）也会影响模型的性能。论文中并未详细描述具体的提示设计和超参数设置，这部分信息可能在补充材料中。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在复杂词识别任务中，大型语言模型在某些情况下表现不佳，或者只能达到与现有方法相当的结果。尽管LLM具有强大的语言能力，但在特定任务上，其性能并未显著超越专门训练的小型模型。这表明，在复杂词识别领域，仍然需要针对特定任务进行优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于词汇简化、文本可读性评估、教育辅助工具等领域。通过自动识别文本中的复杂词汇，可以帮助读者更好地理解文本内容，提高阅读效率。此外，该技术还可以用于辅助语言学习者，帮助他们掌握更高级的词汇。

📄 摘要（原文）

Complex Word Identification (CWI) is an essential step in the lexical simplification task and has recently become a task on its own. Some variations of this binary classification task have emerged, such as lexical complexity prediction (LCP) and complexity evaluation of multi-word expressions (MWE). Large language models (LLMs) recently became popular in the Natural Language Processing community because of their versatility and capability to solve unseen tasks in zero/few-shot settings. Our work investigates LLM usage, specifically open-source models such as Llama 2, Llama 3, and Vicuna v1.5, and closed-source, such as ChatGPT-3.5-turbo and GPT-4o, in the CWI, LCP, and MWE settings. We evaluate zero-shot, few-shot, and fine-tuning settings and show that LLMs struggle in certain conditions or achieve comparable results against existing methods. In addition, we provide some views on meta-learning combined with prompt learning. In the end, we conclude that the current state of LLMs cannot or barely outperform existing methods, which are usually much smaller.