Discovering Semantic Subdimensions through Disentangled Conceptual Representations

📄 arXiv: 2508.21436v2 📥 PDF

作者: Yunhao Zhang, Shaonan Wang, Nan Lin, Xinyi Dong, Chong Li, Chengqing Zong

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-29 (更新: 2025-09-19)

💡 一句话要点

提出解耦概念表示模型以发现语义子维度

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

关键词: 语义表示 解耦模型 概念理解 神经科学 语言模型 细粒度分析 体素编码

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于预定义的语义维度，无法捕捉到更细微的概念区分，限制了对语义的深入理解。
  2. 本文提出了解耦连续语义表示模型（DCSRM），通过分解词嵌入来识别和编码特定的语义子维度。
  3. 实验结果表明，识别的语义子维度在神经科学上具有可行性，且其结构受极性等因素的影响。

📝 摘要（中文）

理解概念语义的核心维度对于揭示语言和大脑中意义的组织方式至关重要。现有方法通常依赖于预定义的语义维度，提供的只是粗略的表示，忽视了更细微的概念区分。本文提出了一种新颖的框架，研究粗粒度语义维度下的子维度。具体而言，我们引入了解耦连续语义表示模型（DCSRM），将大型语言模型的词嵌入分解为多个子嵌入，每个子嵌入编码特定的语义信息。通过这些子嵌入，我们识别出一组可解释的语义子维度，并通过体素编码模型评估其神经可行性，映射到大脑激活。我们的工作提供了更细粒度的可解释语义子维度，进一步分析表明，语义维度根据不同原则结构化，极性是驱动其分解为子维度的关键因素。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语义表示方法无法捕捉细微概念区分的问题，现有方法通常依赖于粗粒度的预定义语义维度，导致信息损失。

核心思路：提出解耦连续语义表示模型（DCSRM），通过将词嵌入分解为多个子嵌入，来编码特定的语义信息，从而识别出可解释的语义子维度。

技术框架：DCSRM的整体架构包括词嵌入的分解模块、子嵌入的语义编码模块和体素编码模型，用于映射到大脑激活。

关键创新：最重要的创新在于通过解耦的方式识别语义子维度，这与传统方法的粗粒度表示形成鲜明对比，提供了更细致的语义理解。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化子嵌入的语义信息提取，并通过体素编码模型验证其神经可行性。

📊 实验亮点

实验结果显示，识别的语义子维度在神经活动映射中表现出显著的可解释性，支持其在认知和神经科学中的有效性。与传统方法相比，DCSRM在语义细分的准确性上有明显提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、认知科学和神经科学等。通过提供更细粒度的语义表示，能够改善机器翻译、情感分析等任务的性能，并为理解人类语言处理提供新的视角。

📄 摘要（原文）

Understanding the core dimensions of conceptual semantics is fundamental to uncovering how meaning is organized in language and the brain. Existing approaches often rely on predefined semantic dimensions that offer only broad representations, overlooking finer conceptual distinctions. This paper proposes a novel framework to investigate the subdimensions underlying coarse-grained semantic dimensions. Specifically, we introduce a Disentangled Continuous Semantic Representation Model (DCSRM) that decomposes word embeddings from large language models into multiple sub-embeddings, each encoding specific semantic information. Using these sub-embeddings, we identify a set of interpretable semantic subdimensions. To assess their neural plausibility, we apply voxel-wise encoding models to map these subdimensions to brain activation. Our work offers more fine-grained interpretable semantic subdimensions of conceptual meaning. Further analyses reveal that semantic dimensions are structured according to distinct principles, with polarity emerging as a key factor driving their decomposition into subdimensions. The neural correlates of the identified subdimensions support their cognitive and neuroscientific plausibility.