Analysis of the Neglect-Zero Effect in Large Language Models

📄 arXiv: 2606.05864v1 📥 PDF

作者: Jin Tanaka, Daiki Matsuoka, Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2026-06-04

备注: 14 pages (10 pages main text), 8 figures. To appear in the Proceedings of the ACL2026 Student Research Workshop (SRW)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

探讨大语言模型中的忽视零效应及其认知过程

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

关键词: 大语言模型 认知偏差 忽视零效应 结构启动 自然语言处理 推理分析

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有研究未能充分探讨大语言模型在处理人类认知偏差时的表现，尤其是忽视零效应。
  2. 方法要点：通过结构启动范式，强制LLMs考虑零模型，并分析其在后续句子中的表现。
  3. 实验或效果：研究结果表明，所分析的LLMs未表现出忽视零效应，揭示了其与人类认知的差异。

📝 摘要（中文）

本研究调查了大语言模型（LLMs）在语言处理上与人类认知过程的相似性，特别关注一种人类认知偏差——忽视零效应。该效应指人类倾向于忽略零模型，即由于空集合而使命题空洞成立的配置。我们重点分析了由忽视零效应驱动的两种推理类型，并通过与不涉及该效应的推理进行比较，考察LLMs如何处理这些推理。为此，我们采用了基于结构启动的范式，准备了强制LLMs考虑零模型的启动句，并分析它们在目标句中是否也考虑该模型。结果表明，本文研究的LLMs似乎并未出现忽视零效应。我们的代码可在https://github.com/ynklab/neglect_zero获取。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在探讨大语言模型在语言处理中的认知偏差，尤其是忽视零效应的表现。现有方法未能充分揭示LLMs在处理零模型时的行为特征。

核心思路：通过结构启动的方式，设计实验以强制LLMs考虑零模型，从而比较其在不同推理中的表现，揭示其与人类认知的差异。

技术框架：整体架构包括准备启动句和目标句两个阶段，启动句用于引导LLMs关注零模型，目标句用于观察其推理结果。

关键创新：本研究的主要创新在于将人类认知偏差引入LLMs的分析框架，首次系统性地探讨了忽视零效应在LLMs中的表现。

关键设计：实验中使用的启动句经过精心设计，以确保其结构与目标句相似，从而有效引导LLMs的推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所分析的LLMs在处理与忽视零效应相关的推理时未表现出该效应，揭示了LLMs与人类在认知过程上的显著差异。这一发现为未来的研究提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、认知科学和人工智能的交叉研究。通过理解LLMs的认知偏差，可以改进其在推理和决策中的表现，提升人机交互的自然性和准确性。

📄 摘要（原文）

We investigate the extent to which the language processing of LLMs resembles human cognitive processes, focusing on a human cognitive bias called the $\textit{neglect-zero effect}$. This effect refers to the human tendency to ignore $\textit{zero-models}$, which are configurations that render a proposition vacuously true by virtue of an empty set. We focus on two types of inferences driven by the neglect-zero effect, and examine how LLMs process these inferences by comparing their behavior with that in an inference that does not involve the neglect-zero effect. For this purpose, we employ a paradigm based on $\textit{structural priming}$, where recent exposure to a preceding sentence (the $\textit{prime}$) facilitates the processing of a subsequent sentence (the $\textit{target}$) due to their structural similarity. We prepare primes to force LLMs to consider the zero-model, and analyze whether they also consider it in the target. The results suggest that the neglect-zero effect may not occur in the LLMs analyzed in this study. Our code is available at https://github.com/ynklab/neglect_zero