DIY-MKG: An LLM-Based Polyglot Language Learning System
作者: Kenan Tang, Yanhong Li, Yao Qin
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-02
备注: Submitted to EMNLP 2025 System Demonstration
💡 一句话要点
DIY-MKG：一个基于LLM的多语种语言学习系统，构建个性化知识图谱。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语种学习 知识图谱 大型语言模型 个性化学习 自适应学习
📋 核心要点
- 现有语言学习工具难以支持多语种学习者建立跨语言的词汇联系，定制化程度低，且存在认知卸载问题。
- DIY-MKG通过构建个性化词汇知识图谱，利用LLM进行词汇扩展和动态测验生成，解决上述问题。
- 实验表明，DIY-MKG的词汇扩展在多语言中可靠公平，生成的测验准确率高，验证了系统的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
现有的语言学习工具，即使是那些由大型语言模型（LLMs）驱动的工具，通常也缺乏对多语种学习者的支持，无法在多种语言的词汇之间建立语言联系，为个人学习进度或需求提供的定制化程度有限，并且存在有害的认知卸载问题。为了解决这些限制，我们设计了DIY-MKG（Do-It-Yourself Multilingual Knowledge Graph），这是一个支持多语种语言学习的开源系统。DIY-MKG允许用户构建个性化的词汇知识图谱，这些图谱通过LLM建议的相关词汇进行选择性扩展来构建。该系统通过丰富的注释功能和一个自适应的复习模块来进一步增强学习效果，该模块利用LLM进行动态的、个性化的测验生成。此外，DIY-MKG允许用户标记不正确的测验问题，从而同时提高用户参与度，并为提示优化提供反馈循环。我们对DIY-MKG中基于LLM的组件的评估表明，词汇扩展在多种语言中是可靠和公平的，并且生成的测验非常准确，验证了DIY-MKG的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有语言学习工具，特别是基于LLM的工具，在支持多语种学习者方面存在不足。它们难以帮助学习者建立不同语言词汇之间的联系，无法提供充分的个性化定制以适应不同的学习进度和需求，并且可能导致学习者过度依赖工具而产生认知卸载。
核心思路：DIY-MKG的核心思路是允许用户自主构建和维护个性化的多语种词汇知识图谱。通过LLM的辅助，用户可以方便地扩展词汇，并添加注释。系统还利用LLM生成个性化的测验，并允许用户反馈，从而形成一个持续改进的循环。
技术框架：DIY-MKG包含以下主要模块：1) 知识图谱构建模块：用户可以选择性地使用LLM推荐的相关词汇来扩展知识图谱。2) 注释模块：用户可以为词汇添加各种注释，例如定义、例句等。3) 自适应复习模块：利用LLM动态生成个性化的测验，并根据用户的表现调整测验难度。4) 反馈模块：用户可以标记不正确的测验问题，为prompt优化提供反馈。
关键创新：DIY-MKG的关键创新在于它将LLM的能力与用户自主构建知识图谱相结合，实现了高度个性化的多语种语言学习体验。与传统的语言学习工具相比，DIY-MKG更加灵活，能够更好地满足不同学习者的需求。此外，用户反馈机制也为LLM的持续优化提供了数据支持。
关键设计：DIY-MKG的关键设计包括：1) 使用LLM进行词汇扩展时的prompt设计，需要保证推荐词汇的相关性和多样性。2) 自适应复习模块中，测验生成算法的设计，需要根据用户的学习情况动态调整测验难度。3) 用户反馈机制的设计，需要有效地收集用户对测验问题的评价，并将其用于prompt的优化。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文评估了DIY-MKG中基于LLM的组件，结果表明词汇扩展在多种语言中是可靠和公平的。生成的测验也表现出很高的准确性，验证了DIY-MKG的鲁棒性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但这些结果表明DIY-MKG具有良好的性能和潜力。
🎯 应用场景
DIY-MKG具有广泛的应用前景，可用于多语种学习、词汇记忆、语言知识构建等领域。它可以帮助学习者更有效地学习和掌握多种语言，促进跨文化交流。此外，该系统还可以作为LLM在教育领域应用的案例，为其他教育工具的开发提供借鉴。
📄 摘要（原文）
Existing language learning tools, even those powered by Large Language Models (LLMs), often lack support for polyglot learners to build linguistic connections across vocabularies in multiple languages, provide limited customization for individual learning paces or needs, and suffer from detrimental cognitive offloading. To address these limitations, we design Do-It-Yourself Multilingual Knowledge Graph (DIY-MKG), an open-source system that supports polyglot language learning. DIY-MKG allows the user to build personalized vocabulary knowledge graphs, which are constructed by selective expansion with related words suggested by an LLM. The system further enhances learning through rich annotation capabilities and an adaptive review module that leverages LLMs for dynamic, personalized quiz generation. In addition, DIY-MKG allows users to flag incorrect quiz questions, simultaneously increasing user engagement and providing a feedback loop for prompt refinement. Our evaluation of LLM-based components in DIY-MKG shows that vocabulary expansion is reliable and fair across multiple languages, and that the generated quizzes are highly accurate, validating the robustness of DIY-MKG.