Drivel-ology: Challenging LLMs with Interpreting Nonsense with Depth

📄 arXiv: 2509.03867v3 📥 PDF

作者: Yang Wang, Chenghao Xiao, Chia-Yi Hsiao, Zi Yan Chang, Chi-Li Chen, Tyler Loakman, Chenghua Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-10-16)

备注: Accepted for oral presentation at the EMNLP 2025 Main Conference

💡 一句话要点

Drivelology：构建多语言“深度胡说”数据集，挑战LLM的语用理解能力

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

关键词: 大型语言模型 语用理解 深度学习 自然语言处理 多语言数据集

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在理解具有深层含义的“胡说”文本（Drivelology）方面存在不足，无法捕捉其隐含的语用信息。
  2. 论文核心在于构建了一个多语言的Drivelology数据集，用于评估和挑战LLM对复杂语境和隐含意义的理解能力。
  3. 实验结果表明，LLM在Drivelology数据集上表现不佳，无法有效区分深度胡说和浅层胡说，揭示了其语用理解的局限性。

📝 摘要（中文）

本文提出了Drivelology，一种独特的语言现象，其特征是“具有深度的胡说”——句法连贯但语用上自相矛盾、情感色彩浓厚或具有修辞颠覆性的表达。虽然这些表达可能看起来像表面上的胡说，但它们编码了需要上下文推断、道德推理或情感解释的隐含意义。研究发现，目前的大型语言模型(LLM)虽然擅长许多自然语言处理(NLP)任务，但始终未能掌握Drivelological文本的分层语义。为了研究这一点，作者构建了一个包含1200多个精心策划的、多样化的例子的数据集，涵盖英语、普通话、西班牙语、法语、日语和韩语。每个例子都经过了仔细的专家评审，以验证其Drivelological特征，包括多轮讨论和裁决以解决分歧。使用该数据集，作者评估了一系列LLM在分类、生成和推理任务上的表现。结果表明LLM存在明显的局限性：模型经常将Drivelology与浅层胡说混淆，产生不连贯的理由，或者完全忽略隐含的修辞功能。这些发现突出了LLM在语用理解方面存在的深刻表征差距，并挑战了统计流畅性意味着认知理解的假设。作者发布了数据集和代码，以促进对超越表面连贯性的语言深度建模的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLM)在理解“Drivelology”（具有深度的胡说）文本时存在的困难。现有LLM虽然在许多NLP任务中表现出色，但无法捕捉Drivelology文本中蕴含的隐含意义、语用矛盾、情感色彩和修辞功能。这些文本表面上看似无意义，但实际上需要上下文推断、道德推理或情感解释才能理解。现有方法缺乏对这种深层语义的有效建模能力。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个高质量的多语言Drivelology数据集，来系统地评估和挑战LLM的语用理解能力。该数据集包含精心设计的、具有Drivelological特征的文本示例，涵盖多种语言和不同的语义维度。通过在该数据集上进行分类、生成和推理任务，可以有效地揭示LLM在理解深层语义方面的局限性。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) Drivelology数据集的构建：包括文本示例的收集、筛选、标注和专家评审。2) LLM的评估：选择一系列具有代表性的LLM，并在Drivelology数据集上进行测试。3) 任务设计：设计了分类、生成和推理三种任务，以全面评估LLM的语用理解能力。4) 结果分析：对实验结果进行深入分析，揭示LLM在不同任务和不同语言上的表现差异，并探讨其背后的原因。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了Drivelology这一概念，并构建了相应的多语言数据集。该数据集的特点在于其文本示例具有深层的语义和语用含义，能够有效地挑战LLM的理解能力。与现有数据集相比，Drivelology数据集更加关注文本的隐含意义、语用矛盾和情感色彩，能够更全面地评估LLM的语用理解水平。

关键设计：Drivelology数据集的关键设计包括以下几个方面：1) 多语言支持：数据集涵盖英语、普通话、西班牙语、法语、日语和韩语，能够评估LLM在不同语言上的语用理解能力。2) 多样性：数据集包含不同类型的Drivelological文本示例，如语用矛盾、情感色彩浓厚或具有修辞颠覆性的表达。3) 专家评审：每个文本示例都经过了多轮专家评审，以确保其Drivelological特征的准确性和可靠性。4) 任务设计：设计了分类、生成和推理三种任务，以全面评估LLM的语用理解能力。具体任务包括：判断文本是否为Drivelology，生成与Drivelology文本相关的解释，以及根据Drivelology文本进行推理。

📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在Drivelology数据集上的表现明显低于人类水平，无法有效区分深度胡说和浅层胡说，也无法准确理解文本中蕴含的隐含意义和语用矛盾。例如，LLM经常将具有深层含义的Drivelology文本误判为无意义的文本，或者生成不连贯的解释。这些结果表明，LLM在语用理解方面存在明显的局限性，需要进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的语用理解能力，使其能够更好地理解人类语言的复杂性和多样性。潜在应用领域包括：情感分析、对话系统、机器翻译、文本摘要等。通过提高LLM对隐含意义、语用矛盾和情感色彩的理解，可以使其在这些应用中表现得更加自然和智能。未来，该研究还可以促进对人类语言认知机制的深入理解。

📄 摘要（原文）

We introduce Drivelology, a unique linguistic phenomenon characterised as "nonsense with depth" - utterances that are syntactically coherent yet pragmatically paradoxical, emotionally loaded, or rhetorically subversive. While such expressions may resemble surface-level nonsense, they encode implicit meaning requiring contextual inference, moral reasoning, or emotional interpretation. We find that current large language models (LLMs), despite excelling at many natural language processing (NLP) tasks, consistently fail to grasp the layered semantics of Drivelological text. To investigate this, we construct a benchmark dataset of over 1,200+ meticulously curated and diverse examples across English, Mandarin, Spanish, French, Japanese, and Korean. Each example underwent careful expert review to verify its Drivelological characteristics, involving multiple rounds of discussion and adjudication to address disagreements. Using this dataset, we evaluate a range of LLMs on classification, generation, and reasoning tasks. Our results reveal clear limitations of LLMs: models often confuse Drivelology with shallow nonsense, produce incoherent justifications, or miss implied rhetorical functions altogether. These findings highlight a deep representational gap in LLMs' pragmatic understanding and challenge the assumption that statistical fluency implies cognitive comprehension. We release our dataset and code to facilitate further research in modelling linguistic depth beyond surface-level coherence.