低资源语言与方言的物理常识推理：巴斯克语研究
计算与语言
2026-04-14 v3
摘要
物理常识推理是人类智能的基本能力，使个体能够理解其环境、预测未来事件并导航物理空间。近年来，自然语言处理领域对推理任务越来越感兴趣。然而，目前尚无研究检验大型语言模型（LLM）在非问答（non-QA）物理常识推理任务中在低资源语言如巴斯克语的表现。本文基于意大利语 GITA 数据集，填补了这一空白，提出 BasPhyCo——首个面向巴斯克语的非-QA 物理常识推理数据集，包含标准变体与方言变体。我们评估了模型在三个层次级常识理解任务中的表现：(1) 区分合理与不合理叙事（准确率）；(2) 识别使叙事不合理的冲突元素（一致性）；(3) 确定造成不合理性的具体物理状态（可验证性）。这些任务分别采用多种多语言 LLM 以及专为意大利语和巴斯克语预训练的模型进行评估。结果表明，针对可验证性，LLM 在低资源语言如巴斯克语（尤其是处理方言变体时）的物理常识能力有限。
引用
@article{arxiv.2602.14812,
title = {Physical Commonsense Reasoning for Lower-Resourced Languages and Dialects: a Study on Basque},
author = {Jaione Bengoetxea and Itziar Gonzalez-Dios and Rodrigo Agerri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14812},
year = {2026}
}