Arabic Morphosyntactic Tagging and Dependency Parsing with Large Language Models

📄 arXiv: 2603.16718v1 📥 PDF

作者: Mohamed Adel, Bashar Alhafni, Nizar Habash

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-17

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行阿拉伯语词法句法标注和依存句法分析

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

关键词: 大型语言模型 阿拉伯语 词法句法标注 依存句法分析 上下文学习

📋 核心要点

  1. 阿拉伯语的复杂形态和正字歧义对词法句法分析构成挑战，现有方法难以充分利用形态-句法交互信息。
  2. 该论文探索了指令调优的大型语言模型在阿拉伯语结构化预测任务中的应用，重点关注零样本提示和上下文学习。
  3. 实验结果表明，提示设计和示例选择对性能有显著影响，特定模型在特征级标注上接近监督基线。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在许多自然语言处理任务中表现出色，但它们产生明确语言结构的能力仍不清楚。我们评估了指令调优的LLMs在标准阿拉伯语的两个结构化预测任务上的表现：词法句法标注和带标签的依存句法分析。阿拉伯语因其丰富的形态和正字法歧义而提供了一个具有挑战性的测试平台，这产生了强大的形态-句法交互。我们将零样本提示与基于检索的上下文学习（ICL）进行比较，使用来自阿拉伯语树库的示例。结果表明，提示设计和演示选择强烈影响性能：专有模型接近特征级别标注的监督基线，并与专门的依存句法分析器竞争。在原始文本设置中，分词仍然具有挑战性，但基于检索的ICL改进了解析和分词。我们的分析突出了LLMs可靠捕获的阿拉伯语词法句法和句法方面，以及仍然困难的方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决阿拉伯语词法句法标注和依存句法分析问题。阿拉伯语的复杂形态和正字法歧义导致现有方法难以有效处理，尤其是在形态和句法之间的强交互方面。现有方法通常依赖于专门设计的模型和大量标注数据，泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大语言建模能力，通过指令调优和上下文学习，使其能够直接生成阿拉伯语的词法句法标注和依存句法结构。通过精心设计的提示和示例，引导LLMs理解并执行目标任务，从而避免了传统方法中复杂的特征工程和模型设计。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择合适的指令调优LLM；2) 设计针对词法句法标注和依存句法分析的提示模板；3) 构建基于检索的上下文学习模块，从阿拉伯语树库中检索相关示例；4) 将提示、示例和输入文本输入LLM，生成预测结果；5) 评估预测结果的准确性和效率。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于阿拉伯语的结构化预测任务，并探索了零样本提示和上下文学习的有效性。通过检索相关的树库示例，显著提升了LLM在阿拉伯语词法句法分析和依存句法分析上的性能。此外，论文还深入分析了LLM在处理阿拉伯语复杂形态和句法结构方面的优势和不足。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 提示模板的设计，需要清晰地描述任务目标和输入输出格式；2) 上下文学习示例的选择，需要保证示例的相关性和代表性；3) 检索模块的设计，需要高效地从树库中检索相关示例；4) 评估指标的选择，需要全面地评估LLM在不同方面的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过精心设计的提示和基于检索的上下文学习，专有模型在特征级别的词法句法标注上接近监督基线，并在依存句法分析上与专门的分析器具有竞争力。在原始文本设置中，基于检索的ICL显著改进了解析和分词效果。这些结果表明，大型语言模型在处理阿拉伯语的复杂语言结构方面具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升阿拉伯语自然语言处理的各项任务，如机器翻译、信息抽取、文本摘要和情感分析等。通过提高阿拉伯语文本的结构化理解能力，可以为下游应用提供更准确、更可靠的输入，从而提升整体性能。此外，该方法也为其他低资源语言的结构化预测任务提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) perform strongly on many NLP tasks, but their ability to produce explicit linguistic structure remains unclear. We evaluate instruction-tuned LLMs on two structured prediction tasks for Standard Arabic: morphosyntactic tagging and labeled dependency parsing. Arabic provides a challenging testbed due to its rich morphology and orthographic ambiguity, which create strong morphology-syntax interactions. We compare zero-shot prompting with retrieval-based in-context learning (ICL) using examples from Arabic treebanks. Results show that prompt design and demonstration selection strongly affect performance: proprietary models approach supervised baselines for feature-level tagging and become competitive with specialized dependency parsers. In raw-text settings, tokenization remains challenging, though retrieval-based ICL improves both parsing and tokenization. Our analysis highlights which aspects of Arabic morphosyntax and syntax LLMs capture reliably and which remain difficult.