语言模型引导的同义词消歧化
计算与语言
2025-09-30 v2
摘要
同义词是指拼写相同但意义不同的词，这对许多生成模型构成挑战。当同义词出现在提示中时，扩散模型可能会同时生成该词的多个意义，这已知为同义词重复。由于包含额外翻译步骤的 Anglocentric 偏见，这一问题进一步复杂化。结果，即使原始语言中不存在同义词，翻译成英文后也可能变为同义词并丧失其意义。本文提出了一种衡量重复率的方法，并使用基于视觉语言模型(VLM)的自动评估和人类评估对不同扩散模型进行评估。此外，我们研究了通过提示扩展来缓解同义词重复问题的方法，证明该方法也能有效减少由 Anglocentric 偏见引起的重复。自动评估管道的代码已公开提供。
引用
@article{arxiv.2509.21262,
title = {Un-Doubling Diffusion: LLM-guided Disambiguation of Homonym Duplication},
author = {Evgeny Kaskov and Elizaveta Petrova and Petr Surovtsev and Anna Kostikova and Ilya Mistiurin and Alexander Kapitanov and Alexander Nagaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21262},
year = {2025}
}