Structured yet Bounded Temporal Understanding in Large Language Models

📄 arXiv: 2510.16685v2 📥 PDF

作者: Damin Zhang, Julia Rayz

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-19 (更新: 2026-01-14)

备注: Under review. Results on larger dataset. Correct a theoretical error. 11 pages, 5 figures

💡 一句话要点

研究大型语言模型在不同时间参照框架下的时间理解能力

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

关键词: 大型语言模型 时间理解 时间参照框架 相似性判断 事件排序

📋 核心要点

  1. 现有工作对大型语言模型的时间理解能力研究不足，特别是时间参照框架对模型行为的影响。
  2. 该论文通过对比指示性和顺序性两种时间参照框架，研究LLM在不同框架下的时间理解能力。
  3. 实验结果表明，LLM能够适应不同的时间参照框架，但相似性判断模式存在显著差异，且受时间距离、区间关系和事件持续时间的影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在时间相关的任务中表现出越来越强的性能，例如时间线构建、时间问答和事件排序。然而，它们的能力如何依赖于语言中时间锚定的方式仍然不清楚。本文通过时间参照框架（t-FoR）研究LLM的时间理解，对比了指示性框架（过去-现在-未来）和顺序性框架（之前-之后）。使用来自Wikidata的大规模真实世界事件数据集和相似性判断任务，我们研究了LLM的输出如何随时间距离、区间关系和事件持续时间而变化。结果表明，LLM系统地适应了两种t-FoR，但由此产生的相似性模式差异显著。在指示性t-FoR下，相似性判断得分形成以现在为中心的渐变和非对称结构，未来事件的下降更为明显，过去的方差更高。在顺序性t-FoR下，一旦事件在时间上分离，相似性就会变为强负相关。时间判断也受到区间代数和持续时间的影响，不稳定性集中在基于重叠和包含的关系中，并且持续时间仅影响指示性t-FoR下的过去事件。总的来说，这些发现描述了LLM如何在不同的参考结构下组织时间表示，并确定了最能影响其时间理解的因素。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）在处理时间相关任务时，其时间理解能力如何受到不同时间参照框架（t-FoR）的影响。现有方法缺乏对LLM在不同时间参照框架下时间理解能力的系统性研究，无法解释LLM如何根据不同的时间表达方式进行推理和判断。

核心思路：论文的核心思路是通过对比指示性（过去-现在-未来）和顺序性（之前-之后）两种t-FoR，分析LLM在不同框架下的时间理解模式。通过大规模数据集和相似性判断任务，考察LLM对时间距离、区间关系和事件持续时间的敏感性，从而揭示LLM如何组织和利用时间信息。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1)构建大规模真实世界事件数据集，数据来源于Wikidata；2)设计相似性判断任务，要求LLM对不同时间关系的事件进行相似性评估；3)分别在指示性和顺序性t-FoR下进行实验，记录LLM的输出；4)分析LLM的相似性判断得分，考察其与时间距离、区间关系和事件持续时间的关系，从而评估LLM的时间理解能力。

关键创新：论文的关键创新在于：1)系统性地研究了LLM在不同t-FoR下的时间理解能力，填补了现有研究的空白；2)提出了基于相似性判断任务的评估方法，能够有效衡量LLM对时间关系的理解程度；3)揭示了LLM在不同t-FoR下表现出的不同时间理解模式，为理解LLM的时间推理机制提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1)数据集的选择，Wikidata提供了丰富的真实世界事件信息，保证了实验的可靠性；2)相似性判断任务的设计，通过要求LLM对事件进行相似性评估，能够直接反映其对时间关系的理解；3)实验参数的设置，例如时间距离的划分、区间关系的选取等，需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM能够适应不同的时间参照框架，但在指示性t-FoR下，相似性判断得分形成以现在为中心的非对称结构，未来事件的下降更为明显。在顺序性t-FoR下，一旦事件在时间上分离，相似性就会变为强负相关。此外，时间判断还受到区间代数和持续时间的影响，不稳定性集中在重叠和包含关系中。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在时间相关的自然语言处理任务中的性能，例如时间线构建、事件预测、历史事件分析等。通过理解LLM的时间理解机制，可以更好地设计提示工程，提高LLM在时间推理方面的准确性和可靠性，并促进LLM在历史研究、新闻分析等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) increasingly show strong performance on temporally grounded tasks, such as timeline construction, temporal question answering, and event ordering. However, it remains unclear how their behavior depends on the way time is anchored in language. In this work, we study LLMs' temporal understanding through temporal frames of reference (t-FoRs), contrasting deictic framing (past-present-future) and sequential framing (before-after). Using a large-scale dataset of real-world events from Wikidata and similarity judgement task, we examine how LLMs' outputs vary with temporal distance, interval relations, and event duration. Our results show that LLMs systematically adapt to both t-FoRs, but the resulting similarity patterns differ significantly. Under deictic t-FoR, the similarity judgement scores form graded and asymmetric structures centered on the present, with sharper decline for future events and higher variance in the past. Under sequential t-FoR, similarity becomes strongly negative once events are temporally separated. Temporal judgements are also shaped by interval algebra and duration, with instability concentrated in overlap- and containment-based relations, and duration influencing only past events under deictic t-FoR. Overall, these findings characterize how LLMs organize temporal representation under different reference structures and identify the factors that most strongly shape their temporal understanding.