Joint Enhancement of Relational Reasoning for Long-Context LLMs

📄 arXiv: 2508.20351v1 📥 PDF

作者: Zhirui Chen, Wei Shen, Jiashui Huang, Ling Shao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-28

备注: 9 pages, 5 pages Accepted by EMNLP 2025 Findings

💡 一句话要点

提出JERR框架以解决长上下文LLMs的推理问题

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

关键词: 长上下文理解 图结构推理 蒙特卡洛树搜索 大型语言模型 信息摘要

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理长上下文时存在内存限制和复杂任务推理能力不足的问题。
  2. 本文提出的JERR框架通过摘要提取、图构建和关系推理来增强长上下文理解能力。
  3. 实验结果显示，JERR在ROUGE和F1指标上超越所有基线，表现出更高的可靠性和透明性。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，但在处理长上下文时仍面临内存限制和复杂任务的挑战。此外，LLMs常常缺乏透明性，容易产生幻觉。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的框架JERR，通过基于图的推理增强LLMs的长上下文理解。JERR集成了三个关键组件：摘要提取、图构建和关系推理。首先，通过战略性地分块文本提取摘要，使模型能够更高效地总结和理解信息。其次，构建有向无环图（DAG）以解决冗余，确保逻辑一致性和清晰性。最后，结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）帮助模型导航复杂推理路径，确保输出更准确和可解释。实验结果表明，JERR在ROUGE和F1指标上始终优于所有基线，在LLM-Rater评估中取得了最高分。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在长上下文理解和复杂推理任务中的不足，尤其是内存限制和输出的透明性问题。现有方法在处理冗余信息和逻辑一致性方面表现不佳，导致模型输出不准确或难以解释。

核心思路：JERR框架的核心思路是通过图结构化的方式来增强模型的推理能力。通过提取摘要、构建有向无环图和使用蒙特卡洛树搜索，模型能够更有效地处理长上下文信息并进行复杂推理。

技术框架：JERR框架包含三个主要模块：摘要提取模块负责将长文本分块并提取关键信息；图构建模块创建有向无环图以消除冗余并确保逻辑一致性；关系推理模块利用蒙特卡洛树搜索来优化推理路径。

关键创新：JERR的创新之处在于将图结构与蒙特卡洛树搜索相结合，提供了一种新的推理机制，使得模型在处理长上下文时更加高效和透明。这与传统的基于序列的推理方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，摘要提取采用了文本分块策略，图构建使用了有向无环图以确保信息流的逻辑性，蒙特卡洛树搜索则通过随机采样优化推理路径，提升了模型的输出准确性和可解释性。实验中使用了ROUGE和F1作为评估指标，确保了结果的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，JERR在ROUGE和F1指标上均优于所有基线，特别是在LLM-Rater评估中取得了最高分，显示出显著的性能提升。这一结果验证了JERR框架在长上下文理解和复杂推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和信息检索等。通过增强长上下文理解能力，JERR框架可以提高模型在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，JERR的设计理念也可能为其他领域的推理任务提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Despite significant progress, large language models (LLMs) still struggle with long contexts due to memory limitations and their inability to tackle complex and long-context tasks. Additionally, LLMs often suffer from a lack of transparency and are prone to producing hallucinations. To address these challenges, we propose \textbf{JERR}, a novel framework designed to enhance long-context comprehension via graph-based reasoning in LLMs. JERR integrates three key components: synopsis extraction, graph construction, and relational reasoning. First, synopsis is extracted by chunking text strategically, allowing the model to summarize and understand information more efficiently. Second, we build a directed acyclic graph (DAG) to resolve redundancy, ensuring logical consistency and clarity. Finally, we incorporate Monte Carlo Tree Search (MCTS) to help the model navigate complex reasoning paths, ensuring more accurate and interpretable outputs. This framework provides a novel solution that enables LLMs to handle extended contexts and complex reasoning tasks with improved reliability and transparency. Experimental results show that JERR consistently outperforms all baselines on the ROUGE and F1 metrics, achieving the highest scores on the LLM-Rater evaluation.