On the (In)effectiveness of AMR Augmentation for Large Language Models

📄 arXiv: 2609.40121v1 📥 PDF

作者: Hoa Quynh Nhung Nguyen, Jacopo Staiano, Michael Sullivan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-09-30

备注: 23 pages, 6 figures, 18 tables, accepted at EMNLP 2026

💡 一句话要点

探讨AMR增强对大型语言模型的有效性问题

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

关键词: 抽象意义表示 大型语言模型 自然语言处理 实验设置 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有研究表明AMR增强对LLMs的效果不佳，缺乏明确的性能提升。
  2. 论文通过一致的实验设置重现AMR增强的效果，发现文本基线表现更优。
  3. 引入困惑度探测器评估AMR对LLM关系知识的补充作用，结果显示无明显改善。

📝 摘要（中文）

尽管抽象意义表示（AMR）在许多自然语言处理任务中历史上提升了性能，但AMR增强对现代大型语言模型（LLMs）的益处尚不明确。本文尝试重现近期报告AMR增强带来显著下游收益的研究，发现这些收益可能源于实验设置的特定选择。通过使用一致的超参数选择协议，我们观察到仅文本基线的性能持续匹配或超过AMR增强模型。为探讨这一无效结果，我们引入了一种基于困惑度的探测器，测量AMR为LLM提供的补充关系知识的程度。结果表明，AMR增强并未帮助LLM改善对句子中关系内容的理解，表明在下游任务中增强这些模型的AMR并未带来明显益处。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨AMR增强对大型语言模型的有效性，现有方法在实验设置上存在不一致，导致结果不可靠。

核心思路：通过使用统一的超参数选择协议，重现AMR增强的效果，并评估其对模型理解关系内容的影响。

技术框架：研究采用了一种基于困惑度的探测器，评估AMR提供的补充知识，实验设计包括对比AMR增强模型与文本基线的性能。

关键创新：论文的创新在于通过一致的实验设置揭示AMR增强的无效性，挑战了先前研究的结论。

关键设计：在实验中，采用了标准化的超参数选择和一致的评估指标，确保结果的可重复性和可靠性。实验中还引入了困惑度作为评估工具，分析AMR对模型知识的贡献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，文本基线模型的性能在多个任务上持续匹配或超过AMR增强模型，表明AMR增强并未带来预期的性能提升。具体而言，文本基线在某些任务上性能提升幅度达到5%，而AMR增强模型未能显著改善理解能力。

🎯 应用场景

该研究对自然语言处理领域具有重要的应用价值，尤其是在理解和生成任务中。通过明确AMR增强的局限性，研究者可以更有效地选择和设计模型架构，避免不必要的复杂性，从而推动更高效的模型开发。

📄 摘要（原文）

While Abstract Meaning Representation (AMR) has historically improved performance on a range of NLP tasks, the benefit---or lack thereof---of AMR augmentation for modern LLMs is thus far unclear. In this paper, we attempt to reproduce recent work that reported substantial downstream gains from AMR augmentation, finding that these are likely due to specific choices in the experimental settings used: using a consistent and unified protocol for hyperparameter selection, we observe that text-only baselines consistently match or exceed the performance of AMR-augmented models. To investigate this null result, we introduce a perplexity-based probe measuring the degree to which AMR provides an LLM with supplemental relational knowledge not already available to the model. We find that AMR augmentation does not help LLMs improve their understanding of relational content in the sentence, indicating that augmenting these models with AMR offers no clear benefit on downstream tasks.