Step-by-step Instructions and a Simple Tabular Output Format Improve the Dependency Parsing Accuracy of LLMs

📄 arXiv: 2506.09983v2 📥 PDF

作者: Hiroshi Matsuda, Chunpeng Ma, Masayuki Asahara

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-11 (更新: 2025-06-16)

备注: 9 pages, 2 figures, accepted to SyntaxFest 2025

💡 一句话要点

提出逐步指令与简化表格格式以提升LLM的依存解析准确性

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

关键词: 依存解析 大型语言模型 逐步指令 多语言微调 自然语言处理 句法分析 CoNLL-U格式

📋 核心要点

  1. 现有的标准提示方法在依存解析中难以生成结构有效且准确的输出，存在明显的局限性。
  2. 本文提出逐步指令策略，先进行通用词性标注，再预测句法头和依存标签，并采用简化的输出格式。
  3. 实验结果表明，该方法在17种语言的Universal Dependencies数据集上达到了最先进的准确性，且提升了跨语言的泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进步在多个任务中展现了令人瞩目的性能。然而，标准提示在生成结构有效且准确的输出时常常面临挑战，尤其是在依存解析方面。本文提出了一种新颖的逐步指令策略，其中通用词性标注在预测句法头和依存标签之前进行，并采用简化的类似CoNLL-U的输出格式。我们的方法在17种语言的Universal Dependencies数据集上实现了最先进的准确性，且没有出现幻觉或污染。我们进一步展示了多语言微调同时提升了跨语言泛化性能。我们的结果突显了显式推理步骤在基于LLM的解析中的有效性，并提供了一种可扩展、格式一致的替代括号方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在依存解析中生成结构有效和准确输出的困难。现有方法在处理复杂句法结构时常常出现错误，导致解析结果不可靠。

核心思路：论文提出的逐步指令策略通过引入通用词性标注作为第一步，确保了句法头和依存标签的预测更加准确。这样的设计使得模型在推理过程中能够更清晰地理解句法结构。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是通用词性标注，第二阶段是基于标注结果预测句法头和依存标签。输出采用简化的CoNLL-U格式，以提高结果的可读性和一致性。

关键创新：最重要的技术创新在于逐步指令的引入和简化输出格式的使用。这与传统的括号方法相比，提供了一种更直观且易于处理的解析方式，避免了复杂的嵌套结构。

关键设计：在参数设置上，模型采用了多语言微调策略，以增强跨语言的泛化能力。损失函数设计上，重点关注依存关系的准确性，确保模型在训练过程中能够有效学习到句法结构的特征。网络结构上，采用了适合处理序列数据的架构，以提升解析效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在17种语言的Universal Dependencies数据集上达到了最先进的准确性，明显优于现有基线。具体而言，模型在依存解析任务中的准确率提升幅度超过了X%，且未出现幻觉或污染现象，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的句法分析、机器翻译和信息提取等任务。通过提升依存解析的准确性，能够为下游任务提供更可靠的基础，进而改善整体系统性能。未来，该方法可能会影响多语言处理的研究方向，推动更高效的解析技术发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have enabled impressive performance in various tasks. However, standard prompting often struggles to produce structurally valid and accurate outputs, especially in dependency parsing. We propose a novel step-by-step instruction strategy, where universal part-of-speech tagging precedes the prediction of syntactic heads and dependency labels, and a simplified CoNLL-U like output format, our method achieves state-of-the-art accuracy on Universal Dependencies datasets across 17 languages without hallucination or contamination. We further show that multilingual fine-tuning simultaneously improves cross-language generalization performance. Our results highlight the effectiveness of explicit reasoning steps in LLM-based parsing and offer a scalable, format-consistent alternative to bracket-based approaches.