Can LLMs Interpret and Leverage Structured Linguistic Representations? A Case Study with AMRs
作者: Ankush Raut, Xiaofeng Zhu, Maria Leonor Pacheco
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-06-27)
备注: 13 pages, 23 figures. Accepted to XLLM Workshop at ACL 2025
期刊: Proceedings of the 1st Joint Workshop on Large Language Models and Structure Modeling (XLLM 2025), page 173, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics
💡 一句话要点
利用AMR结构化信息，提升LLM在长文本任务中的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 抽象意义表示 结构化信息 长文本处理 对话摘要
📋 核心要点
- 现有LLM在处理长文本时，难以有效利用上下文信息，导致性能下降。
- 论文提出利用抽象意义表示（AMR）结构化信息，增强LLM对上下文的理解。
- 实验表明，对于长文本任务，使用AMR增强提示能显著提升LLM性能，尤其是在新型LLM上。
📝 摘要（中文）
本文评估了大型语言模型（LLMs）利用结构化语言表示形式的上下文信息的能力。具体而言，我们研究了使用抽象意义表示（AMR）结构编码短上下文和长上下文对各种语言任务的影响。我们使用Llama 3.1 (8B)、Phi-3和Mistral 7B的8位量化和指令调整版本进行分析。结果表明，对于涉及短上下文的任务，用原始语言上下文的AMR增强提示通常会降低底层LLM的性能。然而，对于涉及长上下文的任务，例如SAMSum数据集中的对话摘要，这种增强可以提高LLM的性能，例如，将Llama 3.1的零样本余弦相似度得分从66%提高到76%。这种改进在新且更大的LLM中更为明显，但并未扩展到较旧或较小的LLM。此外，我们观察到LLM可以有效地从线性化的AMR重建原始文本，在最佳情况下实现81%的余弦相似度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理长文本时，如何有效利用上下文信息的问题。现有方法通常直接将长文本输入LLM，但由于LLM的上下文窗口限制以及信息冗余，导致性能下降，难以捕捉关键信息。
核心思路：论文的核心思路是利用抽象意义表示（AMR）将文本转化为结构化的语义表示，从而显式地编码文本的语义信息和上下文关系。通过将AMR作为LLM的输入，可以帮助LLM更好地理解文本的含义，并提高其在各种语言任务中的性能。
技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 将原始文本解析为AMR图；2) 将AMR图线性化为字符串；3) 将线性化的AMR字符串作为LLM的输入提示；4) LLM根据提示完成相应的语言任务，例如对话摘要或文本重建。
关键创新：论文的关键创新在于将AMR结构化信息引入到LLM的输入中，从而显式地增强了LLM对上下文的理解能力。与直接输入原始文本相比，AMR能够提供更简洁、更结构化的语义信息，有助于LLM更好地捕捉关键信息。
关键设计：论文使用了8位量化和指令调整版本的Llama 3.1 (8B)、Phi-3和Mistral 7B作为实验对象。对于对话摘要任务，使用零样本余弦相似度作为评估指标。对于文本重建任务，也使用余弦相似度来衡量重建文本与原始文本的相似度。没有特别说明损失函数和网络结构，重点在于AMR的引入。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，对于长文本任务，使用AMR增强提示可以显著提高LLM的性能。例如，在SAMSum数据集的对话摘要任务中，Llama 3.1的零样本余弦相似度得分从66%提高到76%。此外，LLM可以有效地从线性化的AMR重建原始文本，在最佳情况下实现81%的余弦相似度。这些结果表明，AMR结构化信息能够有效提升LLM的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要处理长文本的自然语言处理任务，例如文档摘要、机器翻译、问答系统和对话系统。通过利用AMR结构化信息，可以提高LLM在这些任务中的性能，从而提升用户体验和应用价值。未来，该方法还可以扩展到其他结构化表示形式，例如知识图谱。
📄 摘要（原文）
This paper evaluates the ability of Large Language Models (LLMs) to leverage contextual information in the form of structured linguistic representations. Specifically, we examine the impact of encoding both short and long contexts using Abstract Meaning Representation (AMR) structures across a diverse set of language tasks. We perform our analysis using 8-bit quantized and instruction-tuned versions of Llama 3.1 (8B), Phi-3, and Mistral 7B. Our results indicate that, for tasks involving short contexts, augmenting the prompt with the AMR of the original language context often degrades the performance of the underlying LLM. However, for tasks that involve long contexts, such as dialogue summarization in the SAMSum dataset, this enhancement improves LLM performance, for example, by increasing the zero-shot cosine similarity score of Llama 3.1 from 66% to 76%. This improvement is more evident in the newer and larger LLMs, but does not extend to the older or smaller ones. In addition, we observe that LLMs can effectively reconstruct the original text from a linearized AMR, achieving a cosine similarity of 81% in the best-case scenario.