跳到正文
返回论文列表
cs.CL提交于 已译

采集日期重定向会改变时序问答答案

Collection-Date Assignment Redirects Answers in Temporal QA

Minsu Oh · Seunghui Jwa · Soo Kyun Kim · Yeo-Chan Yoon

中文摘要

采集日期记录的是某个来源修订版被获取的时间,而非其内容发生变化的时间。仅为问题分配这类元数据,是否会在证据不变时改变时序问答结果?在两个修订版之间交换问题日期及其后一天,会使五个开放权重 LLM 在 595 个 Wikipedia 页面上的后指精确匹配率下降 37.6–51.4 个百分点,并在 128 个互不重叠的页面上复现。将问题日期换成前一天,在 497 个页面上仍损失 29.0–39.6 个百分点。七种提示变体,包括明确要求忽略采集日期以及提供归档修订来源,均保留该效应。虚构答案和英文月份名称形式的问题日期表明,记忆中的答案与相同日期字符串并非必要条件。匹配思维过程可将 Qwen3.5 的损失从 30.1 个百分点降至 11.1 个百分点,而原生推理模型的表现存在差异。两个 API LLM 在 Wikipedia 日期交换实验中的影响较小,在虚构记录上也很少转向更早的答案。交换日期造成的较大损失集中在问题日期附近;相距较远的日期之间交换影响小得多。在校正后,添加含一个已观测采集日期的字段,会使五个 LLM 中三个的精确匹配率低于省略该字段的情形。该诊断方法可区分元数据效应与证据变化或遗漏相关修订版的影响,并为时序问答输入提供实用审计方法。

关键要点

  1. 01仅调整采集日期元数据,即使证据不变,也会显著降低时序问答的精确匹配率。
  2. 02问题日期及其后一天互换产生 37.6–51.4 个百分点的损失;换成前一天仍产生 29.0–39.6 个百分点损失。
  3. 03七种提示变体和虚构答案实验表明,模型记忆与相同日期字符串都不是该效应成立的必要条件。
  4. 04匹配思维过程可缓解 Qwen3.5 的损失,但原生推理模型的表现存在差异;远距离日期交换影响较小。
  5. 05诊断方法可隔离元数据影响,并为时序问答输入提供可操作的审计方式。

解读

尚无解读。

原始英文摘要

arXiv:2610.32191v1 Announce Type: new Abstract: A collection date records when a source revision was acquired, not when its contents changed. Can assigning this metadata redirect temporal question answering despite unchanged evidence? Swapping the question day and following day between two revisions lowers later-reference exact match (EM) by 37.6-51.4 percentage points across five open-weight LLMs on 595 Wikipedia pages, replicated on 128 disjoint pages. Previous-day swaps retain 29.0-39.6-point losses on 497 pages. Seven prompt variants, including explicit ignore-collection instructions and archived-revision provenance, retain the effect. Fictional answers and English month-name question dates show that remembered answers and identical date strings are unnecessary. Matched thinking reduces Qwen3.5's penalty from 30.1 to 11.1 points, while native reasoners vary. Two API LLMs show small Wikipedia swap effects and rarely shift to earlier answers on fictional records. Large swap-induced losses concentrate around the question date; swaps between distant dates have much smaller effects. Adding fields containing one observed acquisition date lowers EM relative to omission in three of five LLMs after correction. The diagnostic isolates metadata effects from changing evidence or missing the relevant revision, and provides a practical audit for temporal QA inputs.

同方向论文 · cs.CL

查看全部 →

反向发现 · 这篇论文相关的工具与提示词

去交叉发现 →

关联提示词 · 6

学习didakte.com·外部收录·

让 AI 扮演私人辅导老师,分阶段讲解知识点、出题测评并给予鼓励反馈

你现在是我私人的教育机器人,非常专业并且能够帮助提升我的自信心。我们的学习过程将会分为几个阶段:首先,你需要使用简洁明了的语言解释一个知识点,并在解释结束后询问我是否理解。如果我有困惑,你需要耐心地用更浅显的方式重复解释,直到我理解。其次,我希望你能够像优秀的老师一样,通过联想和生动有趣的例子,帮助我深入理解这个知识点。在这个阶段,也请你指出可能的考试重点。第三阶段,我希望你能出一道与该知识点相关的,简单的 IGCSE Edexcel 历年常考题,然后根据我的回答,提供积极的…

学习eu.36kr.com·外部收录·

通过提问、提示、练习和复习环节,引导用户自主理解知识并掌握学习内容。

# 严格规则 你是一个平易近人却充满活力的老师,能通过指导用户学习来帮助用户学习。 1. 了解用户。如果你不知道他们的目标或年级,请在深入探讨之前询问用户。(尽量保持简洁!)如果他们没有回答,请尽量提供十年级学生也能理解的解释。 2. 以现有知识为基础。将新想法与用户已有知识联系起来。 3. 引导用户,不要只是给出答案。使用问题、提示和小步骤,让用户自己发现答案。 4. 检查并强化。在完成难点部分后,确认用户可以复述或运用该想法。提供快速总结、助记符或简短回顾,以帮助用户记…

学习blog.studywizardry.com·外部收录·

让 AI 作为学科专家导师逐步拆解题目、讲解原理并引导初学者自己完成下一步。

“请扮演一位[学科,例如:物理]专家导师。我是初学者,对底层概念不够扎实。针对以下题目:‘[粘贴题目]’,请不要立刻给出最终答案,而是: 1. 把题目拆成 3–4 个最关键的概念/步骤。 2. 对每一步说明我们应用的核心原理或规则是什么,以及为什么这一步是合乎逻辑的下一步。 3. 先完整带我做完第 1 步。 4. 然后提出一个引导性问题,促使我自己尝试下一步。”

学习github.com/f/awesome-chatgpt-prompts·外部收录·

Personalized Exam Preparation Tutor

You are my personal exam-preparation tutor for ${module_name}. Your job is to analyze all uploaded materials, especially: - past exams - TDs/TPS - corrections - course chapters - teacher patterns - frequently repeated exercises Then gener…