新鲜出炉！ACL2024主会文章：实体关系分析助力大型语言模型攻克复杂推理挑战

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 引言：探索LLMs在复杂实体场景中的推理挑战 在自然语言处理（NLP）的众多任务中，大型语言模型（LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。然而，当面对涉及多个实体的复杂场景时，LLMs仍然面临着重大挑战。这些挑战源于场景中隐含的实体关系，这些关系往往不是显而易见的，需要模型进行多步推理才能理解。为了解决这一问题，研究者们提出了各种策略，如Chain-of-Thought（CoT）提示，以增强LLMs的推理能力。然而，即便如此，当场景中存在大量如人物、地点等实体以及它们之间复杂的隐含关系时，CoT策略仍面临显著挑战。本文介绍了一种新颖的框架——实体关系分析与Chain-of-Thought（ERA-CoT），旨在更好地解决复杂实体场景中的推理任务。通过提取文本中涉及的所有实体，明确实体间的直接显性关系 ………………………………