XToM：探索大语言模型的多语言心智理论
计算与语言
2025-06-04 v1
摘要
心智理论（ToM），即推断他人心理状态的能力，对人类社会认知至关重要。现有对 LLM 中 ToM 的评估很大程度上局限于英语，忽视了塑造人类认知的语言多样性。这一局限性引发了一个关键问题：LLM 是否能展现出多语言心智理论，即在不同语言语境下推理心理状态的能力？为了填补这一空白，我们提出了 XToM，一个经过严格验证的多语言基准，可跨五种语言评估 ToM，并纳入了多样化且语境丰富的任务场景。使用 XToM，我们系统评估了 LLM（例如 DeepSeek R1），揭示了一个显著的差异：尽管模型在多语言理解方面表现出色，但其 ToM 性能因语言而异。我们的发现揭示了 LLM 在跨语言语境下复现类人心理化能力的局限性。
引用
@article{arxiv.2506.02461,
title = {XToM: Exploring the Multilingual Theory of Mind for Large Language Models},
author = {Chunkit Chan and Yauwai Yim and Hongchuan Zeng and Zhiying Zou and Xinyuan Cheng and Zhifan Sun and Zheye Deng and Kawai Chung and Yuzhuo Ao and Yixiang Fan and Cheng Jiayang and Ercong Nie and Ginny Y. Wong and Helmut Schmid and Hinrich Schütze and Simon See and Yangqiu Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02461},
year = {2025}
}