Probing Syntax in Large Language Models: Successes and Remaining Challenges

📄 arXiv: 2508.03211v2 📥 PDF

作者: Pablo J. Diego-Simón, Emmanuel Chemla, Jean-Rémi King, Yair Lakretz

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-05 (更新: 2025-08-08)

💡 一句话要点

深入分析大型语言模型中的句法探测器以解决评估偏差问题

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

关键词: 句法探测 大型语言模型 结构评估 自然语言处理 深层句法结构 受控基准 统计因素

📋 核心要点

  1. 现有的结构探测器在评估时未能考虑句子的结构和统计因素，导致结果的偏差。
  2. 本文通过在三个受控基准上分析结构探测器，提出了更为严格的评估方法。
  3. 研究发现结构探测器受到表面属性的影响，且在深层句法结构表示上存在不足。

📝 摘要（中文）

句子的句法结构可以通过大型语言模型（LLMs）的激活值进行读取。然而，现有的“结构探测器”通常在不加区分的句子集上进行评估，导致尚不清楚结构和统计因素是否系统性地影响这些句法表示。为了解决这一问题，本文对结构探测器在三个受控基准上的表现进行了深入分析。研究结果表明，结构探测器受到表面属性的偏见，难以表示深层句法结构，并且不受单词可预测性的影响。这项工作揭示了结构探测器面临的挑战，并提供了一个由受控刺激组成的基准，以更好地评估其性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决结构探测器在句法表示评估中的偏差问题。现有方法未能系统性地考虑句子的结构和统计因素，导致评估结果不准确。

核心思路：通过在三个受控基准上进行深入分析，本文探讨了结构探测器的表现及其受到的影响因素，旨在提供更为可靠的评估标准。

技术框架：研究设计了三个受控基准，分别针对不同的句法结构进行评估。每个基准都包含特定的句子结构，以便观察结构探测器的反应。

关键创新：本文的创新在于揭示了结构探测器在评估时受到的表面属性偏见，并指出其在深层句法结构表示上的不足，提供了新的评估视角。

关键设计：在实验中，采用了多种句法结构和句子类型，评估了结构探测器在不同条件下的表现，特别关注了词汇的距离和句法的复杂性。实验结果表明，结构探测器在面对复杂句法时表现不佳。

📊 实验亮点

实验结果显示，结构探测器在句子中词汇距离较近时更容易被认为是句法相关，且在深层句法结构的表示上表现不佳。具体而言，结构探测器在处理复杂句法时的准确率显著低于基线模型，揭示了其在实际应用中的局限性。

🎯 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、机器翻译和文本生成等。通过改进结构探测器的评估方法，可以提升大型语言模型在句法理解方面的表现，从而推动相关技术的发展和应用。未来，该研究可能影响语言模型的设计和训练策略。

📄 摘要（原文）

The syntactic structures of sentences can be readily read-out from the activations of large language models (LLMs). However, the ``structural probes'' that have been developed to reveal this phenomenon are typically evaluated on an indiscriminate set of sentences. Consequently, it remains unclear whether structural and/or statistical factors systematically affect these syntactic representations. To address this issue, we conduct an in-depth analysis of structural probes on three controlled benchmarks. Our results are three-fold. First, structural probes are biased by a superficial property: the closer two words are in a sentence, the more likely structural probes will consider them as syntactically linked. Second, structural probes are challenged by linguistic properties: they poorly represent deep syntactic structures, and get interfered by interacting nouns or ungrammatical verb forms. Third, structural probes do not appear to be affected by the predictability of individual words. Overall, this work sheds light on the current challenges faced by structural probes. Providing a benchmark made of controlled stimuli to better evaluate their performance.