The quasi-semantic competence of LLMs: a case study on the part-whole relation
作者: Mattia Proietti, Alessandro Lenci
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-03
💡 一句话要点
探讨大型语言模型的部分-整体关系理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 部分-整体关系 语义能力 推理能力 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有研究对大型语言模型在部分-整体关系的理解能力探讨不足，导致其语义能力的全面性尚不明确。
- 本文通过行为测试、句子概率评分和概念表示分析等方法，系统评估LLMs在部分-整体关系上的表现。
- 研究结果表明，LLMs对部分-整体关系的理解能力有限，仅具备准语义能力，未能深入捕捉推理特性。
📝 摘要（中文）
理解大型语言模型（LLMs）的语义能力深度是当前人工智能和计算语言学研究的核心议题。本文通过研究部分-整体关系（即部分关系），探讨LLMs在此领域的知识掌握情况。研究使用了ConceptNet关系和人类生成的语义特征规范数据，采用行为测试、句子概率评分和概念表示分析三种方法，揭示了LLMs在部分-整体关系上的知识仅为部分，表现出“准语义”能力，未能捕捉深层推理特性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在部分-整体关系理解上的不足，现有方法未能全面评估其语义能力的深度与广度。
核心思路：通过多层次分析方法，系统性地评估LLMs对部分-整体关系的理解，揭示其知识的局限性。
技术框架：研究采用三种主要分析方法：行为测试（直接询问模型对部分关系的知识）、句子概率评分（区分正确与错误的部分-整体关系）、概念表示分析（探讨向量空间中的线性组织）。
关键创新：提出了对LLMs部分-整体关系理解的多维度评估框架，强调了其“准语义”能力的局限性，与现有单一评估方法形成对比。
关键设计：在行为测试中，设计了特定的提示语以引导模型回答；在句子概率评分中，采用了对比实验以验证模型的判断能力；在概念表示分析中，利用向量空间的线性结构进行深入探讨。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMs在部分-整体关系的理解上仅表现出部分能力，未能有效区分真实与不真实的关系，整体表现为“准语义”水平，未达到深层推理的要求。
🎯 应用场景
该研究为理解大型语言模型的语义能力提供了新的视角，尤其在自然语言处理、知识图谱构建及智能问答系统等领域具有潜在应用价值。未来，改进LLMs在部分-整体关系上的理解能力可能会提升其在复杂推理任务中的表现。
📄 摘要（原文）
Understanding the extent and depth of the semantic competence of \emph{Large Language Models} (LLMs) is at the center of the current scientific agenda in Artificial Intelligence (AI) and Computational Linguistics (CL). We contribute to this endeavor by investigating their knowledge of the \emph{part-whole} relation, a.k.a. \emph{meronymy}, which plays a crucial role in lexical organization, but it is significantly understudied. We used data from ConceptNet relations \citep{speer2016conceptnet} and human-generated semantic feature norms \citep{McRae:2005} to explore the abilities of LLMs to deal with \textit{part-whole} relations. We employed several methods based on three levels of analysis: i.) \textbf{behavioral} testing via prompting, where we directly queried the models on their knowledge of meronymy, ii.) sentence \textbf{probability} scoring, where we tested models' abilities to discriminate correct (real) and incorrect (asymmetric counterfactual) \textit{part-whole} relations, and iii.) \textbf{concept representation} analysis in vector space, where we proved the linear organization of the \textit{part-whole} concept in the embedding and unembedding spaces. These analyses present a complex picture that reveals that the LLMs' knowledge of this relation is only partial. They have just a ``\emph{quasi}-semantic'' competence and still fall short of capturing deep inferential properties.