Riddle Quest : The Enigma of Words
作者: Niharika Sri Parasa, Chaitali Diwan, Srinath Srinivasa
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IT
发布日期: 2026-01-27
备注: This paper is submitted under 'Demo track' for WWW conference
💡 一句话要点
提出基于类比的谜语生成与评估流程，用于分析语言模型的推理能力和歧义处理
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 谜语生成 语言模型评估 推理能力 歧义处理 类比推理
📋 核心要点
- 现有方法在评估语言模型的推理能力和处理歧义方面存在不足，缺乏轻量级且有效的工具。
- 论文提出一个基于类比的谜语生成与评估流程，通过谜语的创建和解答来考察模型的推理能力。
- 实验表明，大型语言模型虽然能猜出主要答案，但常忽略其他有效解释，验证了谜语作为评估工具的价值。
📝 摘要（中文）
谜语是一种简洁的语言谜题，通过间接、比喻或有趣的线索来描述对象或概念。它们是创造性表达的一种长期形式，要求解谜者解释提示、识别模式并进行推断以识别答案。本文介绍了一个简单的pipeline，用于创建和评估基于类比的谜语。该系统包括一个三元组创建器，用于构建关于概念的结构化事实；一个语义映射器，用于选择对类比有用的属性；一个风格化生成器，将它们转化为谜语线索；以及一个验证器，用于收集谜语可能指向的所有可能答案。我们使用这个验证器来研究大型语言模型是否可以恢复不同类型谜语的完整答案集。我们的案例研究表明，虽然模型通常会猜出主要的预期答案，但它们经常会遗漏其他有效的解释。这突出了谜语作为一种轻量级工具的价值，可以用来检查语言模型的推理覆盖范围和歧义处理能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLM）的推理能力和歧义处理能力的问题。现有方法通常依赖于复杂的benchmark或人工设计的测试用例，成本高昂且覆盖范围有限。此外，现有方法难以有效衡量模型对同一问题的多种合理答案的识别能力。
核心思路：论文的核心思路是利用谜语作为一种轻量级的评估工具。谜语天然具有歧义性和需要推理的特点，能够有效地考察模型在理解上下文、识别模式和进行推断方面的能力。通过分析模型在解答谜语时的表现，可以深入了解其推理覆盖范围和歧义处理能力。
技术框架：该系统包含四个主要模块：1) 三元组创建器：构建关于概念的结构化事实，例如“苹果 is_a 水果”；2) 语义映射器：选择适用于类比的属性，例如“苹果 is_red”；3) 风格化生成器：将选定的属性转化为谜语线索，例如“我是一种红色的水果”；4) 验证器：收集谜语可能指向的所有可能答案，并评估LLM是否能给出完整答案集。
关键创新：该方法的主要创新在于将谜语生成与评估流程相结合，形成一个闭环的评估体系。通过自动生成基于类比的谜语，并利用验证器来评估模型的答案覆盖率，可以更全面地了解模型的推理能力。此外，该方法具有轻量级的特点，易于部署和扩展。
关键设计：三元组创建器依赖于知识图谱或预训练语言模型来提取概念之间的关系。语义映射器使用相似度度量来选择与目标概念相关的属性。风格化生成器使用模板或规则来将属性转化为自然语言的谜语线索。验证器则利用大型语言模型生成可能的答案，并与预定义的答案集进行比较。
📊 实验亮点
案例研究表明，大型语言模型在解答谜语时，虽然能够猜出主要的预期答案，但经常遗漏其他有效的解释。例如，对于一个描述“时间”的谜语，模型可能只给出“时间”这个答案，而忽略了“过去”、“未来”等其他相关概念。这表明当前的大型语言模型在推理覆盖范围和歧义处理方面仍有提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的推理能力和歧义处理能力。此外，该方法还可以用于教育领域，例如设计个性化的谜语学习系统，帮助学生提高逻辑思维和问题解决能力。未来，该技术可扩展到其他类型的语言游戏和智力挑战，促进人工智能在认知领域的应用。
📄 摘要（原文）
Riddles are concise linguistic puzzles that describe an object or idea through indirect, figurative, or playful clues. They are a longstanding form of creative expression, requiring the solver to interpret hints, recognize patterns, and draw inferences to identify the answers. In this work, we introduce a simple pipeline for creating and evaluating analogy-based riddles. The system includes a triples creator that builds structured facts about a concept, a semantic mapper that selects attributes useful for analogy, a stylized generator that turns them into riddle clues, and a validator that collects all possible answers the riddle could point to. We use this validator to study whether large language models can recover the full answer set for different riddle types. Our case study shows that while models often guess the main intended answer, they frequently miss other valid interpretations. This highlights the value of riddles as a lightweight tool for examining reasoning coverage and ambiguity handling in language models.