通过计算适应类比推理理论，研究了类比叙事数据集和评估框架。结果显示，大语言模型在远类比时难以识别，近类比时性能改善。大语言模型的类比推理能力易受近干扰影响。

该研究创建了一个类比叙事数据集和评估框架，研究了不同抽象程度的类比和不类比之间的匹配。结果表明，高级别映射缺乏低级别映射时，大语言模型难以识别，所有映射同时存在时，性能得到改善。查询叙事形成的低级别映射会影响大语言模型的类比推理能力。