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In-Depth Analysis of Idiomatic Expressions: How Large Language Models Fail to Understand Context
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了大型语言模型（LLMs）在理解习惯用语时的局限性，强调了上下文的重要性。研究发现，LLMs在依赖语境进行消歧义时常常失效，其性能受到表达频率和句子概率的影响。这对提升模型处理习惯用语的能力具有重要意义。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在理解习惯用语时存在局限性，特别是在需要考虑上下文的情况下。
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研究通过构建对比数据集，发现LLMs在依赖语境进行消歧义时常常失效。
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模型的性能受到表达频率和句子概率的影响。
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提升模型处理习惯用语的能力具有重要意义。
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