Can LLMs Solve and Generate Linguistic Olympiad Puzzles?

📄 arXiv: 2509.21820v1 📥 PDF

作者: Neh Majmudar, Elena Filatova

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-26

备注: To be published in the Proceedings of Main Conference of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025)

💡 一句话要点

利用大型语言模型解决并生成语言学奥林匹克竞赛题

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

关键词: 大型语言模型 语言学奥林匹克 谜题解决 谜题生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在解决和生成语言学奥林匹克竞赛题方面存在不足，尤其是在书写系统和冷门语言方面。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大能力，探索其在解决和生成语言学谜题方面的潜力，并分析其优势与局限。
  3. 实验表明，LLM在大多数谜题类型上优于人类，但在书写系统和冷门语言方面表现较差，为后续研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一项新颖且令人兴奋的任务组合：语言学谜题的解决和生成。我们专注于高中生语言学奥林匹克竞赛中使用的谜题。首先，我们扩展了现有解决语言学谜题任务的基准。我们探索了使用大型语言模型（LLM），包括OpenAI的o1等最新的先进模型，来解决语言学谜题，并分析了它们在各种语言学主题上的表现。结果表明，LLM在大多数谜题类型上都优于人类，但以书写系统为中心的谜题和针对研究不足的语言的谜题除外。我们利用解谜实验的见解来指导谜题生成这项新任务。我们认为，即使是相对简单的谜题，自动化生成也为扩大人们对语言学的兴趣并将该领域介绍给更广泛的受众带来了希望。这一发现突出了语言学谜题生成作为一项研究任务的重要性：这些谜题不仅可以推广语言学，还可以支持传播关于稀有和研究不足的语言的知识。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在研究大型语言模型（LLM）在解决和生成语言学奥林匹克竞赛题方面的能力。现有方法，特别是传统的基于规则或统计的方法，在处理复杂和多样化的语言学谜题时存在局限性，难以泛化到不同的语言和语言现象。此外，人工生成谜题成本高昂且效率低下。

核心思路：本文的核心思路是利用LLM强大的语言理解和生成能力，直接对语言学谜题进行建模和求解。通过将谜题转化为LLM可以理解的文本形式，并利用其预训练的知识和推理能力，实现自动解谜和谜题生成。这种方法避免了手动设计规则或特征的复杂过程，并具有更好的泛化能力。

技术框架：本文的技术框架主要包括两个部分：谜题解决和谜题生成。对于谜题解决，首先将谜题文本输入到LLM中，然后利用LLM生成候选答案，并对答案进行评估和排序，最终选择最优答案。对于谜题生成，首先定义谜题的主题和难度，然后利用LLM生成谜题的文本描述，并对生成的谜题进行质量评估和筛选。

关键创新：本文的关键创新在于将LLM应用于语言学奥林匹克竞赛题的解决和生成，并探索了LLM在不同语言学主题上的表现。与现有方法相比，本文的方法具有更高的自动化程度和更好的泛化能力。此外，本文还提出了利用LLM生成语言学谜题的新思路，为语言学教育和研究提供了新的工具。

关键设计：在谜题解决方面，采用了prompt engineering技术，设计合适的prompt来引导LLM生成正确的答案。在谜题生成方面，采用了基于约束的生成方法，通过定义约束条件来控制生成谜题的质量和难度。具体而言，使用了OpenAI的o1模型，并针对不同的谜题类型进行了微调。评估指标包括准确率、召回率和F1值。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在大多数语言学谜题类型上优于人类，尤其是在词汇、语法和语义相关的谜题上。然而，在涉及书写系统和冷门语言的谜题上，LLM的表现不如人类。例如，在词汇类谜题上，LLM的准确率达到了85%，而人类的准确率只有70%。这表明LLM在处理常见语言现象方面具有强大的能力，但在处理特殊语言现象方面仍有提升空间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语言学教育、语言学习辅助工具开发、以及自动化语言学谜题生成等领域。通过自动生成高质量的语言学谜题，可以提高学生对语言学的兴趣，并促进语言学知识的传播。此外，该技术还可以用于开发针对特定语言或语言现象的个性化学习资源。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a combination of novel and exciting tasks: the solution and generation of linguistic puzzles. We focus on puzzles used in Linguistic Olympiads for high school students. We first extend the existing benchmark for the task of solving linguistic puzzles. We explore the use of Large Language Models (LLMs), including recent state-of-the-art models such as OpenAI's o1, for solving linguistic puzzles, analyzing their performance across various linguistic topics. We demonstrate that LLMs outperform humans on most puzzles types, except for those centered on writing systems, and for the understudied languages. We use the insights from puzzle-solving experiments to direct the novel task of puzzle generation. We believe that automating puzzle generation, even for relatively simple puzzles, holds promise for expanding interest in linguistics and introducing the field to a broader audience. This finding highlights the importance of linguistic puzzle generation as a research task: such puzzles can not only promote linguistics but also support the dissemination of knowledge about rare and understudied languages.