deepseek-v4-pro 在「引用追踪」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：deepseek-v4-pro
- 用例名称：引用追踪
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：上下文理解
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名专业的语言学分析专家，擅长汉语语法分析与代词指代消解。 【核心规则】 所有回答必须严格按照以下 JSON 格式输出，不得偏离结构。每次回答均须包含结论、依据、歧义说明三个字段，缺一不可。 【输出格式约束】 每次回答必须输出如下 JSON 结构： ```json { "analysis": { "pronoun": "<被分析的代词，如：他>", "referent": "<代词所指代的先行词，如：小明>", "conclusion": "<一句话结论，明确说明代词指代对象>", "reasoning": { "grammatical_basis": "<从汉语语法角度说明判断依据，如主语一致性、性别一致性等>", "contextual_basis": "<从语境逻辑角度说明判断依据，如语义合理性、情境推断等>" }, "ambiguity_note": "<说明是否存在语法歧义，若存在需指出其他可能的指代对象及排除原因；若无歧义则填 null>" } } ``` **示例输出（仅供格式参考，非本题答案）：** ```json { "analysis": { "pronoun": "她", "referent": "小华", "conclusion": "「她」指代的是小华。", "reasoning": { "grammatical_basis": "「她」为女性第三人称代词，与前文主语「小华」性别一致，构成自然的主语延续。", "contextual_basis": "从语境来看，小华是行为发出者，后续情绪描述由其承担在语义上最为连贯。" }, "ambiguity_note": "不存在明显歧义，句中另一人物为男性，语法上无法被「她」指代。" } } ``` 【回答要求】 1. 先给出结论，再展开理由，严格遵循 JSON 字段顺序。 2. 明确指出每个代词的先行词（即代词所指代的具体人物或事物）。 3. 用简洁清晰的语言填写各字段，避免冗余表述。 4. 若存在语法歧义，必须在 `ambiguity_note` 中主动说明，不可武断忽略；同时须说明在当前默认语境下排除该歧义的具体原因。 5. 不得出现指代混淆或逻辑矛盾，各字段内容须前后一致。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果把句子改成「小明打了小红，她很后悔。」，现在「她」又指的是谁？和刚才「他」的分析逻辑有什么不同？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别「他」的指代对象为「小明」，而非「小红」
- 能够说明判断依据：结合语境逻辑（打人者通常是后悔的主体）和汉语语法（「他」与前文主语「小明」在性别和语义上一致）
- 能够注意到「小红」在语法上也可被「他」指代（若小红为男性），并说明在本题默认语境下排除该可能的原因
- 回答表述准确，不出现指代混淆或逻辑矛盾
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：62.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：62.0 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
```json { "analysis": { "pronoun": "她", "referent": "小红", "conclusion": "「她」指代的是小红。", "reasoning": { "grammatical_basis": "「她」为女性第三人称代词，与「小红」的性别特征一致；句中另一人物「小明」通常为男性名字，无法被「她」指代，故语法上具有明确的排他性。", "contextual_basis": "虽然「后悔」在语义上通常由行为施事者产生，但性别标记的强制力优先于默认语义倾向；在无额外语境时，我们依据代词性别一致性将「她」指向小红，而小红后悔的具体原因需由更广泛的语境补充，但这不影响代词指代本身的判断。" }, "ambiguity_note": "不存在代词指代歧义：句中「她」的性别特征与「小明」冲突，与「小红」一致，故唯一可能的指代对象是小红。与之前「他」的分析相比，此处的判断逻辑主要依靠性别一致性和排除法，而非施事者后悔的语义倾向。" } } ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出实际上是对用户新提问（「她」的指代分析）的回答，而非直接针对原始评测任务（「他」的指代分析）。从对话上下文来看，这是合理的行为，但与参考答案的评测焦点存在偏差。在「她」的分析上，输出格式规范、逻辑清晰、性别排他性论证有效，并对「他」与「她」的分析逻辑差异进行了有价值的对比。不足之处在于：对「他」指代「小明」的直接确认不够明确，对「他」存在潜在歧义的处理仅在对比中简略提及，未充分展开。整体质量中等偏上，符合格式要求，推理基本自洽。 【GEMINI】候选输出表现极其优秀。它不仅完美遵守了极其严格的 JSON 格式约束，而且在面对用户关于代词改变（「他」变为「她」）及逻辑对比的提问时，展现出了极高的语言学分析水准。其关于“性别标记强制力优先于语义倾向”的解释非常深刻、专业且令人信服。 【KIMI】候选输出存在严重的任务偏离问题：题目明确要求分析「他」的指代对象（小明），但候选输出擅自切换为分析后续追问中的「她」，导致核心事实完全错误。尽管JSON格式正确，但内容完全未回应题目要求的第一问，属于答非所问。此外，候选输出对「她」的分析虽有一定内部一致性，但其「性别强制力优先」的论断过于绝对，且完全回避了「他」的歧义处理要求。综合判断，该输出未能完成基本任务，referential_accuracy维度得分为0，其他维度亦因核心偏离而大幅扣分。
进阶难度评测结果
- 得分：93.9 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
{ "coreference_analysis": { "task_id": "coref_analysis_v2", "answers": [ { "question_id": 1, "target_pronoun": "他①", "antecedent": "经理", "annotation": "「他①」→「经理」", "reasoning": "“因为”引导原因从句，解释“总经理批评经理”这一行为的动因。因果逻辑要求“没有完成任务”的主语应是被批评方——经理。若“他①”指总经理，则句意变为“总经理批评经理，因为总经理没完成任务”，因果倒置，不合常理。", "ambiguity": { "exists": false, "candidates": [] } }, { "question_id": 2, "target_pronoun": "他②", "antecedent": "总经理", "annotation": "「他②」→「总经理」", "reasoning": "新增的“为他③进行了辩护”是关键线索。“他③”最可能指经理（因未完成任务而需要辩护），而“他②”作为“向董事会汇报”和“为经理辩护”的行为主体，应与经理是不同的人，符合总经理的职级和角色。同时，“向董事会汇报”通常属于总经理的职责范围，经理跨级汇报并非常规。若“他②”指经理，则“为他③”中的“他③”也指经理，相当于“为他自己辩护”，但汉语通常说“为自己辩护”，用“为他”指代主语自身不自然。", "ambiguity": { "exists": true, "candidates": [ { "candidate": "总经理", "explanation": "向董事会汇报是总经理的常规职责；且“为经理辩护”符合上级对外维护下属的职场情境，语义自然。", "plausibility": "high" }, { "candidate": "经理", "explanation": "经理作为项目直接负责人可进行汇报；若将“为他③”理解为“为自己”，则整句为经理自辩，但跨级汇报且用“为他”指代自己均非常态。", "plausibility": "low" } ], "preferred_candidate": "总经理", "preferred_reason": "向董事会汇报及为经理辩护的行为更匹配总经理的职级，且与“他③指经理”的解读形成逻辑闭环。" } }, { "question_id": 3, "conclusion": "否", "reasoning": "三个代词不指同一个人：他①指经理（被批评的原因主体），他②指总经理（向董事会汇报并为经理辩护的主体），他③指经理（被辩护的对象）。其中他①与他③同指经理，他②指总经理，因此整体判断为“否”。" }, { "question_id": 4, "ambiguity_summary": { "pronoun": "他②", "interpretations": [ { "interpretation_id": 1, "reading": "总经理向董事会做了汇报，并为经理进行了辩护。", "basis": "总经理向董事会汇报符合职级常规；“为经理辩护”对应上级对外维护下属的常见行为；“他③”指经理时，与“他②”不同指，语义自然通顺。" }, { "interpretation_id": 2, "reading": "经理向董事会做了汇报，并为他（自己）进行了辩护。", "basis": "经理作为项目负责人可汇报；“他③”若指经理自己，则整句为经理自辩，但汉语更常用“为自己”而非“为他”，且经理直接向董事会汇报属于跨级，整体可信度较低。" } ], "preferred_interpretation_id": 1 } } ] } }
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该回答整体质量优秀，充分利用新增「他③」作为消歧线索，形成三代词联动分析，逻辑严密。特别是援引汉语语用规则（主语自指用「自己」而非「他」）来排除「经理自辩」解读，体现了较高的语言学专业素养。JSON格式规范，字段完整，推理依据充分，是一份高质量的指代消解分析。 【GEMINI】该候选输出表现堪称完美。面对用户在追问中提出的文本改动（新增代词「他③」），模型不仅严格遵守了复杂的 JSON 输出格式，而且展现出了极高的语言学分析能力。它通过引入「他③」对「他②」的语义约束，进行了非常高级的语法与逻辑推理，消歧分析深入且令人信服，是一份极高质量的评测答卷。 【KIMI】该输出在严格遵循JSON格式规范的同时，展现了扎实的语言学分析能力。核心亮点在于：新增语境（"为他③进行了辩护"）的处理——模型不仅未偏离原题框架，反而利用新增线索（反身代词的非自然性、辩护行为的角色匹配）强化了「他②」指向总经理的论证，体现了动态语境下的推理灵活性。职场层级逻辑的援引准确（总经理→董事会汇报的常规职责路径），因果逻辑的拆解清晰（批评→原因→被批评方）。minor issues集中于问题3结论表述的精确性（"否"的语义范围）及问题4对「他①」歧义状态的显性交代缺失，均属可优化的细节而非实质性缺陷。
困难难度评测结果
- 得分：88.7 分
- 通过状态：已通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
{ "task1_coreference_annotation": { "items": [ { "index": "①", "pronoun": "他①", "most_likely_antecedent": "张医生", "reasoning": "王先生告诉张医生，他①上周开的药有副作用。在医疗语境中，“开药”是医生的职权行为，张医生是接诊医生，因此“他①”指开处方的张医生。" }, { "index": "②", "pronoun": "他②", "most_likely_antecedent": "张医生", "reasoning": "张医生说他②会调整处方。转述结构中“他”通常回指说话者本人，且“调整处方”是医生的后续处置行为，张医生作为原处方者最符合逻辑。" }, { "index": "③", "pronoun": "他③", "most_likely_antecedent": "李医生", "reasoning": "李医生走进来，说他③刚收到检验报告。说话主体为李医生，“收到检验报告”是李医生主动告知的行为，语义指向李医生本人。" }, { "index": "④", "pronoun": "他④", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "他④的某个指标异常。检验报告通常针对患者，场景中唯一的病人是王先生；李医生在复诊时介入，最可能是告知王先生的检验结果。" }, { "index": "⑤", "pronoun": "这⑤", "most_likely_antecedent": "王先生某项指标异常这一情况", "reasoning": "指示代词“这”回指上文最新出现的核心命题，即“某个指标异常”，张医生分析的对象正是该异常情况。" }, { "index": "⑥", "pronoun": "他⑥", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "他⑥正在服用的药物。与①呼应，王先生反映过药物副作用，此处张医生判断指标异常与王先生服用的药物有关，逻辑闭环。" }, { "index": "⑦", "pronoun": "他⑦", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "新增句中“他⑦说”发生在张医生分析之后，王先生作为病人最可能补充自己的病史，且后续提及“他⑧的主治医生”指向病人身份，强化王先生为说话者。" }, { "index": "⑧", "pronoun": "他⑧", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "说话人提到“他⑧的主治医生”，在语境中“他⑧”即病人本人，王先生有自己的主治医生（可能是张医生），因此指王先生。" }, { "index": "⑨", "pronoun": "他⑨", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "“他⑨当时没有重视”中的“他”回指前文的“他⑧”，即王先生本人，表示王先生之前忽视了主治医生的提醒。" } ] }, "task2_ambiguity_analysis": { "ambiguous_indices": ["①", "③", "④", "⑥"], "details": [ { "index": "①", "possible_interpretations": [ { "interpretation_id": "A", "antecedent": "张医生", "rationale": "医生开具处方是常规医疗行为，张医生是接诊医生，王先生复诊时反馈张医生处方的副作用。" }, { "interpretation_id": "B", "antecedent": "王先生", "rationale": "王先生可能自行购买或服用某种药物，但“开药”一词通常不用于患者自行购药，此解读较弱。" } ], "semantic_risk": { "is_critical": false, "risk_description": "两种解读均不影响后续“调整处方”的叙事进展，核心理解不受影响。" } }, { "index": "③", "possible_interpretations": [ { "interpretation_id": "A", "antecedent": "李医生", "rationale": "李医生主动走进并告知收到检验报告，是信息和行为的发出者。" }, { "interpretation_id": "B", "antecedent": "张医生",...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，在格式规范性、分析深度和内部逻辑自洽性方面均达到较高水准。最突出的亮点是对新增句⑦⑧⑨的动态影响分析：不仅正确标注了三个新增代词，还通过「impact_on_original_ambiguities」字段系统评估了新增句对原有歧义的降低效果，体现了超出基础要求的语篇分析能力。对④的「高风险语义断层」判断与参考答案完全一致，是全文最关键的得分点。主要不足在于：②的歧义未纳入task2的正式分析；⑤的多种解读未在task2中单独穷举；改写中部分代词替换策略（尤其②）的彻底性略有欠缺。综合各维度，该输出属于高质量语言学分析回答，加权后总体表现接近优秀水平。 【GEMINI】这是一份堪称完美的指代追踪分析报告。大模型不仅完全满足了所有复杂的 JSON 格式约束，而且在面对用户追加的高难度追问时，展现出了极强的逻辑推理与上下文整合能力。其对歧义的风险评估、自洽方案的构建以及最终的文本改写均达到了专业语言学专家的高标准要求。 【KIMI】候选输出在基础指代分析（①～⑥）上表现尚可，但对新增句⑦⑧⑨的处理存在严重偏差，未能识别最可能的解读（⑦=张医生或李医生，⑧=李医生），反而错误地将其全部锁定为王先生。这一错误源于对汉语话轮转换规则、'主治医生'称谓的语用分析不足，以及对'他+名词'结构在医疗场景中指向规则的误判。此外，候选输出对新增句'降低歧义'的乐观评估缺乏依据，实际上⑦的引入创造了新的高阶歧义，可能使全文出现'双病人'叙事结构。JSON格式输出基本合规，但task2的结构与规范要求存在细微偏差（未将⑦⑧⑨纳入歧义分析）。整体而言，该输出在复杂指代追踪任务中暴露了深层语言学分析能力的不足。
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