Cultural Reasoning Homograph Disambiguation Low-Resource LLM Chain-of-Thought Knowledge Distillation
摘要

许多孟加拉语词汇既是人名又是承载文化内涵的普通名词,现代语言模型因缺乏相关文化知识而难以消歧。本文构建了包含 1516 个专家验证句子的文化纠缠同形异义词基准数据集。研究发现模型存在系统性偏差,倾向于普通名词含义。实验表明,无需训练的比较思维链提示可显著减少偏差;而通过蒸馏文化解释,能教会小模型进行正确推理而非死记硬背,将偏差从最高 100% 降至 5% 以下,显著提升了特定语言模型的表现。

AI 推荐理由

论文核心研究对比思维链提示与知识蒸馏如何提升模型的文化推理与消歧能力。

研究机构
United International University, Bangladesh
论文信息
作者 Md. Asaduzzaman Shuvo
发布日期 2026-07-20
arXiv ID 2607.17828
相关性评分 9/10 (高度相关)