貴大新聞網訊（計算機科學與技術學院）近日，貴州大學文本計算與認知智能教育部工程研究中心科研團隊題為 Exclusion of Thought: Mitigating Cognitive Load in Large Language Models for Enhanced Reasoning in Multiple-Choice Tasks 的研究論文被自然語言處理領域頂級國際會議ACL 2025 (The 63nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，CCF-A類) 錄用。這是我省高校及科研機構首篇被ACL錄用的論文，也是我省大語言模型（Large Language Models, LLMs）領域首篇國際頂級會議論文，標志著貴州大學在認知智能與自然語言理解研究方面取得了重要突破。論文第一作者為我校計算機科學與技術學院2023級研究生付啟航，通訊作者為秦永彬教授和黃瑞章教授。

隨著以GPT-4、DeepSeek等為代表的大語言模型技術迅速發(fā)展，LLMs已成為當前人工智能領域的核心研究方向之一。依托海量參數(shù)與強大的語言建模能力，LLMs在文本生成、問答、翻譯等多個自然語言處理任務中展現(xiàn)出卓越表現(xiàn)。然而在面對多項選擇題任務時LLMs往往會受到錯誤選項的影響，錯誤的選項會對模型的理解和推理能力產生“認知負擔”，導致LLMs時常給出看似正確但實則錯誤的答案。為應對這一難題，本文提出了模擬人類思維方式的大語言模型推理方法，簡稱Exclusion of Thought（EoT），該方法通過引導大語言模型主動排除錯誤選項，從而有效降低外部干擾對模型推理路徑的影響，顯著減輕其“認知負擔”。同時，EoT策略通過記錄模型的排除過程，增強了其推理過程的透明性與可解釋性，為解決當前人工智能“黑盒問題”提供了新的思路。EoT作為一種即插即用的方法，可以與現(xiàn)有的任何一種提示策略相結合。本文在6個多項選擇題數(shù)據集和5個熱門的LLM上進行了廣泛而全面的實驗。結果顯示，EoT顯示出一致的性能提升，在傳統(tǒng)方法表現(xiàn)欠缺的復雜推理任務上提升更為明顯。

此次論文成功入選ACL主會，充分展示了貴州大學在人工智能領域、特別是認知智能與語言推理方面的科研實力，也彰顯了近年來學校強化計算機科學學科及人工智能科研團隊建設的成效。貴州大學文本計算與認知智能科研團隊最早組建于2008年，經過十幾年的建設與發(fā)展，形成了從事文本挖掘與分析、自然語言處理、知識融合、認知智能、醫(yī)學影像、數(shù)據智能等相關研究的特色科研團隊，2022年獲批文本計算與認知智能教育部工程研究中心，目前聚焦互聯(lián)網文本分析、認知分析、法律大模型、智慧法院、智慧司法、醫(yī)學影像分析與精準診斷等人工智能的交叉領域開展研究與應用。

編輯：張蟬

責編：李旭鋒

編審：丁龍