Probing LLMs for Multilingual Discourse Generalization Through a Unified Label Set

📄 arXiv: 2503.10515v2 📥 PDF

作者: Florian Eichin, Yang Janet Liu, Barbara Plank, Michael A. Hedderich

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-06-04)

备注: 18 pages, 7 figures, 3 tables, code: https://github.com/mainlp/discourse_probes, camera-ready revision for ACL 2025

💡 一句话要点

提出统一标签集并探究LLM在跨语言篇章泛化能力，揭示中间层的重要性。

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

关键词: 大型语言模型 篇章理解 跨语言学习 统一标签集 多语言篇章关系分类

📋 核心要点

  1. 现有篇章理解工作受限于特定框架的篇章表示，缺乏跨语言和框架的通用性。
  2. 本文提出统一的篇章关系标签集，并利用多语言篇章关系分类任务来探究LLM的篇章泛化能力。
  3. 实验结果表明，具备多语言训练的LLM能够有效泛化篇章信息，且中间层在语言泛化中起关键作用。

📝 摘要（中文）

篇章理解对于许多自然语言处理任务至关重要，但现有工作大多受限于依赖框架的篇章表示。本文研究了大型语言模型（LLM）是否能够捕获跨语言和框架泛化的篇章知识。我们从两个维度解决这个问题：（1）开发一个统一的篇章关系标签集，以促进跨语言和跨框架的篇章分析；（2）探测LLM，以评估它们是否编码了可泛化的篇章抽象。以多语言篇章关系分类作为测试平台，我们检查了一组全面的23个不同大小和多语言能力的LLM。我们的结果表明，LLM，特别是那些具有多语言训练语料库的LLM，可以跨语言和框架泛化篇章信息。进一步的逐层分析表明，篇章层面的语言泛化在中间层最为显著。最后，我们的错误分析解释了具有挑战性的关系类别。

🔬 方法详解

问题定义：现有篇章理解研究通常依赖于特定框架的篇章表示，这限制了模型在不同语言和框架之间的泛化能力。论文旨在解决如何评估和提升LLM在跨语言、跨框架的篇章理解能力的问题，核心痛点在于缺乏统一的评估标准和有效的泛化方法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的篇章关系标签集，作为跨语言和跨框架篇章分析的基础。然后，通过探测LLM在多语言篇章关系分类任务上的表现，评估其是否能够编码通用的篇章抽象。这种方法允许研究者在统一的框架下比较不同LLM的篇章理解能力，并分析其泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建统一的篇章关系标签集；2) 收集多语言篇章数据，并使用统一的标签集进行标注；3) 选择一系列LLM，包括不同大小和多语言能力的模型；4) 使用标注好的多语言数据训练和评估LLM在篇章关系分类任务上的表现；5) 进行逐层分析，确定LLM中哪些层对篇章泛化能力贡献最大；6) 进行错误分析，识别模型在哪些关系类别上表现不佳。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的篇章关系标签集，该标签集能够兼容不同的篇章分析框架和语言。此外，论文还通过系统的实验，揭示了LLM在跨语言篇章泛化方面的能力，并发现了中间层在语言泛化中的重要作用。

关键设计：统一标签集的设计是关键。论文可能需要详细描述标签集的构建过程，包括标签的定义、选择标准以及如何映射不同框架下的篇章关系到统一标签集。此外，实验中使用的LLM的选择、训练数据的规模和质量、以及评估指标的选择也是重要的设计细节。逐层分析可能使用了某种探测技术，例如线性分类器，来评估每一层编码的篇章信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，具备多语言训练语料库的LLM在跨语言篇章关系分类任务上表现优异，证明了LLM具备跨语言和框架泛化篇章信息的能力。逐层分析发现，LLM的中间层在篇章层面的语言泛化中起着关键作用。错误分析揭示了模型在某些具有挑战性的关系类别上表现不佳，为未来的研究提供了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言信息抽取、跨语言文本摘要、机器翻译等领域。通过提升LLM的跨语言篇章理解能力，可以构建更加智能和通用的自然语言处理系统，促进不同语言和文化之间的交流与理解，具有重要的实际价值和深远影响。

📄 摘要（原文）

Discourse understanding is essential for many NLP tasks, yet most existing work remains constrained by framework-dependent discourse representations. This work investigates whether large language models (LLMs) capture discourse knowledge that generalizes across languages and frameworks. We address this question along two dimensions: (1) developing a unified discourse relation label set to facilitate cross-lingual and cross-framework discourse analysis, and (2) probing LLMs to assess whether they encode generalizable discourse abstractions. Using multilingual discourse relation classification as a testbed, we examine a comprehensive set of 23 LLMs of varying sizes and multilingual capabilities. Our results show that LLMs, especially those with multilingual training corpora, can generalize discourse information across languages and frameworks. Further layer-wise analyses reveal that language generalization at the discourse level is most salient in the intermediate layers. Lastly, our error analysis provides an account of challenging relation classes.