当推理损害法律起草时：专利权利要求生成中的言语化瓶颈

专利权利要求起草是一项具有挑战性的法律起草任务，需要技术专长、精确的语言控制、严格遵守形式惯例以及保持权利要求要素之间复杂的逻辑关系。虽然思维链（CoT）提示已被广泛用于提高大型语言模型（LLM）的推理能力，但最近的证据表明，在高度结构化或模式敏感的任务中，其益处可能是有限的，甚至是负面的。因此，本文研究了CoT提示是否有利于专利权利要求生成。我们提出了一种针对专利权利要求生成的任务特定CoT方法，并通过自动指标和人类专家评估来评估其有效性。我们的结果表明，增强推理的提示可以提高权利要求质量。此外，我们展示了一个反直觉但重要的实证发现：隐式CoT，即推理保持内部化而非明确言语化，始终优于显式CoT。通过系统分析，我们表明显式CoT可能为权利要求生成引入不必要的信息瓶颈。言语化的推理可能通过三种具体机制损害最终输出的质量：关键细节的抽象化、内部化生成模式的破坏以及级联错误传播。我们的发现为法律任务和CoT应用提供了新的见解。