Think from Words(TFW): Initiating Human-Like Cognition in Large Language Models Through Think from Words for Japanese Text-level Classification

📄 arXiv: 2312.03458v1 📥 PDF

作者: Chengguang Gan, Qinghao Zhang, Tatsunori Mori

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-06

💡 一句话要点

提出Think from Words方法，提升LLM在日语文本分类任务中类人认知能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 文本分类 日语处理 类人认知 Think from Words

📋 核心要点

  1. 现有LLM的独立思考可能导致思维过程变异，产生不准确性，缺乏对文本中词语级别信息的有效利用。
  2. 提出Think from Words (TFW)方法，从词语层面开始理解文本，并扩展到整个文本，模拟人类阅读理解习惯。
  3. 在六个日语数据集上的文本分类实验验证了TFW的有效性，并分析了不同词语级别信息的影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的普及推动了对LLM相关Prompt研究的广泛探索，如Instruction Learning (IL)、In-context Learning (ICL)和Chain-of-Thought (CoT)。这些方法旨在通过使LLM在解决问题时提供简洁的陈述或示例以进行更深入的思考，从而改进LLM的响应。然而，LLM的独立思考可能会引入思维过程的变异性，导致潜在的不准确性。为了弥合LLM和类人思维过程之间的差距，本研究认识到文本理解始于理解单个词语。为了应对这一挑战，我们将CoT方法扩展到特定领域。我们的方法，称为“Think from Words”（TFW），从词语层面开始理解过程，然后将其扩展到包含整个文本。我们还提出了“TFW with Extra word-level information”（TFW Extra），通过额外的词语层面数据来增强理解。为了评估我们的方法，我们采用了包含文本层面和词语层面元素的六个日语数据集进行文本分类。我们的发现不仅验证了TFW的有效性，而且揭示了各种词语层面信息类型对LLM文本理解的影响，从而深入了解它们可能导致对最终文本的整体理解产生误解和错误。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在日语文本分类任务中，由于缺乏对词语级别信息的有效利用，导致理解偏差和错误的问题。现有方法如CoT虽然能提升LLM的推理能力，但忽略了人类阅读理解中从词到句再到篇的认知过程，容易产生不准确的理解。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类的文本理解过程，从理解单个词语开始，逐步扩展到理解整个文本。通过让LLM首先分析文本中的每个词语，然后再综合考虑所有词语的信息，从而提高LLM对文本的理解准确性和鲁棒性。这种方法旨在弥合LLM和人类认知之间的差距。

技术框架：论文提出了两种方法：Think from Words (TFW) 和 TFW with Extra word-level information (TFW Extra)。TFW方法首先让LLM分析文本中的每个词语，然后综合考虑所有词语的信息进行文本分类。TFW Extra方法在TFW的基础上，进一步引入额外的词语级别信息，例如词性、词义等，以增强LLM对词语的理解。整体流程是：输入日语文本 -> 词语分割 -> LLM分析每个词语 -> 综合词语信息 -> 文本分类。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Think from Words (TFW) 的思想，将人类的文本理解过程引入到LLM中。与传统的CoT方法不同，TFW方法更加注重对词语级别信息的利用，从而提高了LLM对文本的理解准确性和鲁棒性。TFW Extra方法进一步扩展了TFW方法，通过引入额外的词语级别信息，进一步增强了LLM的理解能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何将文本分割成词语；2) 如何设计Prompt，引导LLM分析每个词语；3) 如何综合所有词语的信息进行文本分类；4) 如何选择和利用额外的词语级别信息。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于LLM本身固有的部分，论文主要关注Prompt的设计和词语级别信息的利用。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的TFW方法在六个日语数据集上均取得了显著的性能提升。与传统的CoT方法相比，TFW方法能够更准确地理解日语文本，并提高文本分类的准确率。TFW Extra方法通过引入额外的词语级别信息，进一步提升了性能。具体提升幅度未知，论文侧重于验证TFW的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种日语文本处理任务，例如情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等。通过提升LLM对日语文本的理解能力，可以提高这些任务的准确性和效率。此外，该研究的思路也可以推广到其他语言的文本处理任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The proliferation of Large Language Models (LLMs) has spurred extensive research into LLM-related Prompt investigations, such as Instruction Learning (IL), In-context Learning (ICL), and Chain-of-Thought (CoT). These approaches aim to improve LLMs' responses by enabling them to provide concise statements or examples for deeper contemplation when addressing questions. However, independent thinking by LLMs can introduce variability in their thought processes, leading to potential inaccuracies. In response, our study seeks to bridge the gap between LLM and human-like thinking processes, recognizing that text comprehension begins with understanding individual words. To tackle this challenge, we have expanded the CoT method to cater to a specific domain. Our approach, known as "Think from Words" (TFW), initiates the comprehension process at the word level and then extends it to encompass the entire text. We also propose "TFW with Extra word-level information" (TFW Extra), augmenting comprehension with additional word-level data. To assess our methods, we employ text classification on six Japanese datasets comprising text-level and word-level elements. Our findings not only validate the effectiveness of TFW but also shed light on the impact of various word-level information types on LLMs' text comprehension, offering insights into their potential to cause misinterpretations and errors in the overall comprehension of the final text.