SR-LLM: Rethinking the Structured Representation in Large Language Model

📄 arXiv: 2502.14352v1 📥 PDF

作者: Jiahuan Zhang, Tianheng Wang, Hanqing Wu, Ziyi Huang, Yulong Wu, Dongbai Chen, Linfeng Song, Yue Zhang, Guozheng Rao, Kaicheng Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-20

💡 一句话要点

SR-LLM：通过结构化表示增强大型语言模型的推理能力

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

关键词: 大型语言模型 结构化表示 抽象语义表示 自然语言描述 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用结构化信息提升LLM性能，直接使用结构化代码作为输入效果不佳。
  2. SR-LLM框架通过自然语言描述结构化信息，并分别采用无训练的prompting和有训练的fine-tuning两种方式。
  3. 实验表明，SR-LLM在多个下游任务上取得了性能提升，尤其在PAWS数据集上提升显著。

📝 摘要（中文）

结构化表示，例如抽象语义表示（AMR），在计算语言学中一直至关重要。然而，它们在大型语言模型（LLM）时代的角色仍然不明确。将结构化表示以零样本方式集成到LLM的初步尝试产生了较差的性能。我们假设这种下降源于结构信息以LLM训练语料库不熟悉的代码格式传递到LLM中。因此，我们提出了SR-LLM，这是一个创新的框架，具有两种设置，旨在从无训练和有训练的角度探索将结构化表示与LLM集成的更优方法。前者通过LLM提示中的自然语言描述集成结构信息，而后者通过在语言描述的结构化表示上进行微调来增强模型的推理能力。在广泛的下游数据集中观察到性能改进，其中PAWS的增益尤为显著，分别达到3.17%和12.38%。据我们所知，这项工作首次证明了利用结构化表示可以显著提高LLM的推理能力。我们希望我们的工作能够启发并鼓励未来的研究，通过结构化数据来增强LLM的推理能力和互操作性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用结构化表示（如AMR）来提升大型语言模型（LLM）的推理能力的问题。现有方法直接将结构化信息以代码形式输入LLM，由于LLM训练语料库中缺乏此类信息，导致性能下降。现有方法的痛点在于LLM难以理解和利用结构化代码。

核心思路：论文的核心思路是将结构化信息转换为LLM更易于理解的自然语言描述，从而使LLM能够更好地利用这些信息进行推理。通过自然语言描述，可以弥合结构化表示与LLM之间的语义鸿沟，提高LLM对结构化信息的利用效率。

技术框架：SR-LLM框架包含两种设置： 1. 无训练设置：通过在LLM的prompt中加入结构化信息的自然语言描述，引导LLM进行推理。 2. 有训练设置：使用包含结构化信息自然语言描述的数据集对LLM进行微调，增强LLM对结构化信息的理解和利用能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种将结构化信息转换为自然语言描述的方法，并将其应用于LLM的prompting和fine-tuning中。这种方法避免了直接使用结构化代码带来的问题，使LLM能够更好地利用结构化信息。

关键设计： 1. 自然语言描述：设计合适的自然语言模板，将结构化信息（如AMR图的节点和边）转换为自然语言句子。 2. Prompt设计：在prompt中加入自然语言描述的结构化信息，并设计合适的指令，引导LLM进行推理。 3. Fine-tuning数据：构建包含自然语言描述的结构化信息的数据集，用于微调LLM。损失函数采用标准的语言模型损失函数。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SR-LLM在多个下游任务上取得了显著的性能提升。在PAWS数据集上，无训练设置下性能提升了3.17%，有训练设置下性能提升了12.38%。这些结果表明，通过自然语言描述结构化信息，可以有效提高LLM的推理能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用结构化知识的自然语言处理任务，例如语义理解、文本生成、问答系统等。通过将结构化知识融入LLM，可以提高LLM在这些任务上的性能和鲁棒性。未来，该方法有望促进LLM在知识密集型领域的应用，例如医疗、金融等。

📄 摘要（原文）

Structured representations, exemplified by Abstract Meaning Representation (AMR), have long been pivotal in computational linguistics. However, their role remains ambiguous in the Large Language Models (LLMs) era. Initial attempts to integrate structured representation into LLMs via a zero-shot setting yielded inferior performance. We hypothesize that such a decline stems from the structure information being passed into LLMs in a code format unfamiliar to LLMs' training corpora. Consequently, we propose SR-LLM, an innovative framework with two settings to explore a superior way of integrating structured representation with LLMs from training-free and training-dependent perspectives. The former integrates structural information through natural language descriptions in LLM prompts, whereas its counterpart augments the model's inference capability through fine-tuning on linguistically described structured representations. Performance improvements were observed in widely downstream datasets, with particularly notable gains of 3.17% and 12.38% in PAWS. To the best of our knowledge, this work represents the pioneering demonstration that leveraging structural representations can substantially enhance LLMs' inference capability. We hope that our work sheds light and encourages future research to enhance the reasoning and interoperability of LLMs by structure data.