语言学习者与大语言模型中的量词范围解释
计算与语言
2025-09-16 v1
摘要
包含多个量词的句子常常导致解释上的歧义，这些歧义可能因语言而异。本研究采用跨语言方法，考察大语言模型（LLM）如何在英语和中文中处理量词范围解释，使用概率来评估解释的可能性。人类相似度（HS）得分用于量化LLM模仿不同语言群体中人类表现的程度。结果表明，大多数LLM倾向于选择表层范围解释，与人类倾向一致，而只有一些LLM在英语和中文的逆范围偏好上有所不同，反映出人类相似模式。HS得分突显了LLM在模拟人类行为方面的差异，但其整体与人类的潜力仍值得关注。模型架构、规模以及特别是模型预训练数据的语言背景，对LLM接近人类量词范围解释具有重要影响。
引用
@article{arxiv.2509.10860,
title = {Quantifier Scope Interpretation in Language Learners and LLMs},
author = {Shaohua Fang and Yue Li and Yan Cong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10860},
year = {2025}
}