arXiv cs.CL· Bolei Ma, Yusuke Miyao·· 12 小时前AI 评分31
大语言模型中的未完成体悖论：LLM 存在目的论偏见，将目标导向事件误判为已完成
The Imperfective Paradox in Large Language Models
AI 导读
研究构建 ImperfectiveNLI 诊断数据集，考察大语言模型能否区分进行体在活动动词与达成动词上的蕴含差异。评估发现当前开源权重模型普遍存在目的论偏见，会系统性幻觉出目标导向事件的完成，甚至覆盖文本中明确的取消表述。提示词干预只能部分缓解该偏见，却引发校准危机，使模型错误拒绝无终活动词的有效蕴含。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）是否真正掌握了事件的组合语义，还是依赖表层概率启发式？我们研究了未完成体悖论（Imperfective Paradox），这是一个逻辑现象：过去进行体对活动类动词蕴含事件实现（例如，running $\to$ ran），但对成就类动词则不然（例如，building $\nrightarrow$ built）。我们提出了 ImperfectiveNLI，一个旨在跨多样语义类别探查这一区分的诊断数据集。在评估最先进的开源权重模型时，我们发现了一种普遍的目的论偏差（Teleological Bias）：模型系统性地为目标导向事件幻觉出完成状态，甚至覆盖明确的文本取消。提示干预部分减少了这一偏差，但引发了校准危机，导致模型错误地拒绝无界动词的有效蕴含。表征分析进一步表明，尽管内部嵌入通常能区分进行体与一般过去时形式，但推理决策被关于目标达成的强先验所主导。综上所述，我们的发现表明，当前这些开源权重 LLM 作为预测性叙事引擎而非忠实的逻辑推理器运作，并且解决体貌推理需要超越提示，转向结构上对齐。
| 评论： | ACL 2026。更新：表 3 中新增了一个额外的指标列 tbr_a；若干措辞和计算修正 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2601.09373 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2601.09373v3 [cs.CL] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.09373 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026年1月14日星期三 10:57:16 UTC（139 KB）
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2026年4月22日星期三 11:03:19 UTC（144 KB）
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2026年10月21日星期三 23:07:50 UTC（144 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org