Bewertung von Sprachmodellen zur Erkennung von Diskursentitäten

Die Erkennung von Diskursentitäten (DE) hilft dabei, sowohl neue als auch bereits bekannte Entitäten in einem Text zu identifizieren. Das ist ein wichtiger Teil der Sprachverarbeitung, weil es Systemen ermöglicht, zu verfolgen, worüber in einem Gespräch oder Text gesprochen wird. Frühere Forschungen zeigen, dass grosse Sprachmodelle (LLMs) ein gewisses Vermögen haben, diese Entitäten zu erkennen, aber es ist unklar, wie gut sie tatsächlich die grundlegenden Regeln verstehen, die bestimmen, wann und wie diese Entitäten erwähnt werden.

#Die Bedeutung DES Sprachverständnisses

Entitäten in der Sprache zu erkennen, umfasst mehr als nur Namen oder Orte zu erkennen. Es erfordert das Verständnis, wie diese Entitäten eingeführt und später wieder darauf verwiesen wird. Wenn zum Beispiel ein neuer Charakter in einer Geschichte eingeführt wird, wird er oft mit einer unbestimmten Nominalphrase erwähnt, wie "ein Mann". Später, wenn man auf diesen Charakter verweist, wird oft eine bestimmte Nominalphrase verwendet, wie "der Mann".

Menschen können das leicht, weil sie wissen, wie sie die richtige Formulierung für Einführungen und Referenzen verwenden. LLMs haben manchmal Schwierigkeiten, diese Unterschiede klar zu machen.

#Forschungsziele

Ziel dieser Forschung ist es, einen neuen Datensatz namens LIEDER zu erstellen, der LLMs auf ihr Wissen über vier wichtige Eigenschaften bezüglich DEs testet:

1. Existenz: Ein Modell sollte nur auf Entitäten verweisen, die bereits eingeführt wurden.
2. Einzigartigkeit: Eine singuläre Referenz sollte nur verwendet werden, wenn über eine spezifische Entität gesprochen wird.
3. Pluralität: Eine Pluralreferenz sollte nur verwendet werden, wenn mehr als eine Entität vorhanden ist.
4. Neuheit: Eine neue Entität sollte mit einer unbestimmten Nominalphrase eingeführt werden.

Indem wir LLMs auf diesen Eigenschaften testen, können wir sehen, wie gut sie Sprache im Vergleich zu menschlichen Fähigkeiten verstehen.

#Die Mechanik der DE-Erkennung

Die DE-Erkennung besteht darin, zu identifizieren, wo Entitäten zuerst in einem Text erscheinen und wie sie danach referenziert werden. Die erste Erwähnung wird als Einführung bezeichnet, während spätere Erwähnungen als Referenzstellen bezeichnet werden. Menschen führen normalerweise Entitäten mit unbestimmten Nominalphrasen ein und beziehen sich später mit bestimmten. Zum Beispiel in dem Satz "Ein Mann betrat den Raum. Der Mann setzte sich", verwendet die erste Erwähnung eine unbestimmte Phrase, und die zweite eine bestimmte.

Forschung hat gezeigt, dass LLMs nicht immer die richtigen Referenzen priorisieren, wenn es um in einem Text eingeführte Entitäten geht. Das wirft Fragen zu ihrem Verständnis der zugrunde liegenden Regeln der Sprache auf.

#Verständnis der Schlüsselmerkmale

#Existenz

Ein gutes LLM muss erkennen, dass es nicht auf eine Entität verweisen kann, die nicht eingeführt wurde. Zum Beispiel, in dem Kontext, wo "John hat keinen Hund," würde zu sagen "Der Hund bellt nachts" keinen Sinn machen, weil kein Hund eingeführt wurde.

#Einzigartigkeit

Auf eine singuläre Entität zu verweisen, erfordert, dass sie einzigartig in der Diskussion ist. Zum Beispiel, wenn in einem Kontext sowohl John als auch Mark einen Hund besitzen, wäre es falsch zu sagen "Der Hund bellt", weil mehrere Hunde erwähnt werden.

#Pluralität

Damit LLMs eine Pluralreferenz korrekt verwenden, müssen mehr als eine relevante Entität eingeführt werden. Wenn zwei Personen jeweils einen Hund besitzen, ist eine Pluralphrase wie "Die Hunde bellen" angemessen, während "Der Hund bellt" nicht so wäre.

#Neuheit

Wenn eine neue Entität eingeführt wird, muss das Modell erkennen, dass die Verwendung einer unbestimmten Nominalphrase eine neue Einführung anzeigt. Zum Beispiel, in "John hat einen Hund und Mark hat auch einen Hund," werden zwei verschiedene Hunde eingeführt.

#Einführung des LIEDER-Datensatzes

Der LIEDER-Datensatz ist darauf ausgelegt, LLMs basierend auf den oben genannten vier Eigenschaften zu bewerten. Jedes Beispiel besteht aus einem Kontext, der zwei Klauseln enthält, jede mit einer unbestimmten Nominalphrase. Dies wird gefolgt von einem Testsatz, der eine bestimmte Nominalphrase enthält. Indem wir die Klauseln hinsichtlich ihrer Einführung von DEs ändern, können wir verschiedene Situationen schaffen, um die Eigenschaften zu bewerten.

Zum Beispiel, wenn wir einen Kontext haben, der eine DE einführt, und einen anderen, der das nicht tut, können wir bewerten, ob das Modell danach die richtige Referenz macht. Das Design ermöglicht acht verschiedene Kontext-Kombinationen und ermöglicht eine gründliche Bewertung.

#Bewertung der Modellleistung

Um die Modelle zu bewerten, haben wir vier verschiedene LLMs verwendet: GPT-2, Llama-7B, Llama 2-7B und Code Llama-7B. Jedes Modell wurde mit dem LIEDER-Datensatz getestet, und ihre Leistung wurde analysiert, wie gut sie die Eigenschaften von Existenz, Einzigartigkeit, Pluralität und Neuheit verstanden haben.

Der menschliche Teil der Bewertung hatte Teilnehmer bewertet, wie akzeptabel die gegebenen Fortsetzungen basierend auf den ihnen zur Verfügung gestellten Kontexten waren. Dieser Vergleich hilft zu sehen, ob die Modelle menschliches Verständnis erreichen können.

#Übersicht der Ergebnisse

#Singuläre Fortsetzungen

Bei singulären Fortsetzungen schnitten die Modelle gut ab, wenn der Kontext nur eine Entität zuliess. Wenn keine DEs eingeführt wurden, bewerteten sie die Fortsetzung korrekt als unangemessen. Allerdings zeigten sie etwas Verwirrung in Kontexten, wo mehrere relevante DEs eingeführt wurden.

#Plurale Fortsetzungen

Bei pluralen Fortsetzungen schnitten die Modelle gut ab in Kontexten, in denen mehr als eine DE eingeführt wurde. Sie zeigten ein klares Verständnis dafür, dass eine plurale Fortsetzung nur Sinn macht, wenn genug relevante Entitäten vorhanden sind.

#Vergleich von singulären und pluralen Fortsetzungen

Beim Vergleich von singulären Fortsetzungen mit pluralen hatten die Modelle eine nahezu perfekte Genauigkeit, wenn es darum ging, Kontexte zu identifizieren, die singuläre Fortsetzungen produzieren sollten. Allerdings hatten sie Schwierigkeiten mit Kontexten, die plurale Referenzen zulassen sollten.

#Der Einfluss der Distanz

Eine interessante Erkenntnis war, dass LLMs einen "Distanz-Effekt" zeigten. Das bedeutet, sie waren besser darin, DEs zu erkennen, wenn die Einführung näher an der Referenz war. Mit der Zeit oder wenn die Sätze länger wurden, schien die Fähigkeit, auf frühere Entitäten zurückzuverweisen, abzunehmen.

#Experiment 2: Neuheit klären

Um Schwierigkeiten mit der Neuheit zu untersuchen, haben wir den Datensatz modifiziert, um die Unterscheidungen klarer zu machen. Durch das Hinzufügen von Informationen, die Unterscheidbarkeit anzeigen, wie das Einfügen des Wortes "verschieden", konnten wir sehen, ob das den Modellen hilft, das Neuheitsanforderung besser zu verstehen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung klarer lexikalischer Hinweise ihre Leistung beim Unterscheiden von Entitäten verbesserte.

#Experiment 3: Einführung pluraler Indefiniter

In einem weiteren Schritt haben wir einen neuen Satztyp eingeführt, bei dem plurale Indefiniter als explizite Hinweise verwendet wurden. Diese Anpassung sollte es den Modellen deutlicher machen, dass mehr als eine Entität vorhanden ist. Die Ergebnisse bestätigten frühere Beobachtungen, dass Modelle Schwierigkeiten hatten, distinct DEs in Kontexten zu erkennen, wo dieselbe unbestimmte Phrase verwendet wurde.

#Fazit

Diese Forschung lieferte wertvolle Einblicke in das Verständnis moderner LLMs über grundlegende Aspekte der Sprache. Der LIEDER-Datensatz erwies sich als effektives Werkzeug zur Bewertung der Modellleistung bei der DE-Erkennung und hob Bereiche hervor, in denen Sprachmodelle gut abschneiden, aber auch wo sie Schwierigkeiten haben.

Trotz Verbesserungen im Laufe der Zeit haben LLMs noch nicht das umfassende Verständnis erreicht, das Menschen hinsichtlich der Feinheiten der Sprache haben. Diese Arbeit betont die anhaltende Bedeutung linguistischer Prinzipien bei der Bewertung und Entwicklung von Sprachmodellen und bereitet den Boden für differenziertere Ansätze in der Zukunft.

#Zukünftige Richtungen

Weitere Forschungen können diese Konzepte in anderen Sprachen als Englisch erkunden, insbesondere solche, die ähnliche Nominalphrasenstrukturen nicht haben. Durch die Erweiterung des LIEDER-Ansatzes können wir ein breiteres Verständnis der DE-Erkennung in verschiedenen Sprachen und Kulturen gewinnen.

Darüber hinaus könnte die Einbeziehung komplexerer Satzstrukturen und die Variation des Kontexts weiter tiefere Einblicke geben, wie LLMs mit Diskursentitäten umgehen, was letztendlich zu einer verbesserten Leistung und einem klareren Verständnis der Sprachverarbeitungsmechanismen führen könnte.

Die kontinuierliche Entwicklung von Sprachmodellen erfordert ständige Evaluations- und Anpassungsrahmen wie LIEDER, um mit realen linguistischen Anwendungen und menschlichem Sprachgebrauch in Einklang zu bleiben.