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: 语言学奥林匹克 大型语言模型 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低资源语言方面。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLM）解决和生成语言学谜题，旨在提升解题能力并推广语言学知识。
  3. 实验表明，LLM在大多数谜题类型上超越人类，但在书写系统和低资源语言方面仍有提升空间。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一项新颖且令人兴奋的任务组合：解决和生成语言学谜题。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，我们扩展了现有的语言学谜题解决任务的基准。我们探索了使用大型语言模型（LLM），包括OpenAI的o1等最新的最先进模型，来解决语言学谜题，并分析了它们在各种语言学主题中的表现。我们证明，除了以书写系统为中心的谜题以及针对研究不足的语言的谜题外，LLM在大多数谜题类型上都优于人类。我们利用谜题解决实验的见解来指导谜题生成这一新任务。我们认为，即使是相对简单的谜题，自动化谜题生成也有望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。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：这些谜题不仅可以促进语言学的发展，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：本文旨在解决语言学奥林匹克竞赛题，并进一步实现自动生成此类题目的能力。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、多变的语言学问题时表现不足，且难以推广到低资源语言。此外，人工生成语言学谜题成本高昂，限制了其在语言学教育和推广中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（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。通过让LLM学习大量的语言学知识和解题技巧，使其能够自动解决现有谜题，并在此基础上生成新的、具有挑战性的谜题。这种方法避免了手动设计规则的复杂性，并有望更好地处理低资源语言。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：谜题解决和谜题生成。在谜题解决阶段，将语言学谜题作为LLM的输入，要求其输出答案。通过与标准答案对比，评估LLM的解题能力。在谜题生成阶段，利用LLM生成新的谜题，并根据一定的评估指标（如难度、趣味性、语言学合理性）对生成的谜题进行筛选和优化。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于语言学谜题的自动解决和生成。以往的研究主要集中在利用LLM进行文本翻译、摘要等任务，而本文首次探索了LLM在语言学谜题领域的应用潜力。此外，论文还提出了利用谜题解决的经验来指导谜题生成的新思路，实现了从解题到出题的闭环。

关键设计：在谜题解决阶段，采用了zero-shot或few-shot learning的方式，即不进行或仅进行少量微调，直接利用预训练的LLM进行解题。在谜题生成阶段，采用了prompt engineering技术，通过精心设计的提示语来引导LLM生成符合要求的谜题。此外，还可能使用了基于规则或模型的后处理方法，对生成的谜题进行润色和修正。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型在解决语言学奥林匹克竞赛题方面表现出色，在大多数谜题类型上超越了人类水平。然而，在涉及书写系统和低资源语言的谜题上，LLM的表现仍有提升空间。这表明LLM在语言学领域的应用潜力巨大，但也需要针对特定语言和任务进行优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语言学教育、语言学研究和语言保护等领域。自动生成的语言学谜题可以作为教学辅助工具，提高学生对语言学的兴趣和理解。此外，该技术还可以用于生成针对特定语言或语言现象的谜题，促进语言学研究。对于濒危语言，该技术可以用于创建有趣的语言学习材料，提高语言学习的积极性。

📄 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.