doubao-seed-2-0-code 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：doubao-seed-2-0-code
  • 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：

  1. 正确识别「他」的指代对象为「小明」，而非「小红」
  2. 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）
  3. 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
  4. 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：72.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：72.0 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；与「他」的核心不同在于「她」的判断以性别一致为前置优先条件，弱化了主语连续性的约束。", "reasoning": { "grammatical_basis": "「她」为女性第三人称代词，句中唯一明确可常规理解为女性的人物是「小红」，性别一致是本次判断的前置核心语法约束；主语连续性原则在此因性别冲突让位于性别一致。", "contextual_basis": "从补充语境的逻辑合理性来看，若默认语境下小红是女性，「她」必须指代她——虽然「被打者后悔」需隐含「引发冲突」等额外小语境，但常规隐含语境比「小红是男性、主语延续但性别冲突」的假设更符合日常表达预期。" }, "ambiguity_note": "从纯语法形式角度存在极小歧义：若语境明确小红为男性，「她」可因笔误或非常规指代忽略性别承接主语小明，但日常无标记语境下该假设极不成立，可排除。" } } ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在格式上严格遵循了系统提示要求的JSON结构，内容针对用户新问题（「她」的指代）给出了合理分析。然而，评分标准主要聚焦于「他」的指代分析，候选输出未直接覆盖这一核心要求，导致referential_accuracy得分受限。在逻辑推理和歧义处理方面表现中等，性别一致性优先于主语连续性的论证是亮点，但歧义说明的表述有待改进。 【GEMINI】模型严格遵守了系统提示词中要求的 JSON 格式，分析深度适中，不仅给出了正确的指代结论，还深刻剖析了指代消解中语法约束（性别一致性）与语境逻辑（主语连续性）的优先级关系，表现优秀。 【KIMI】候选输出存在严重的任务理解错误：用户明确要求基于预设上下文分析「他」指代「小明」的情况，并对比说明与「她」的不同，但候选输出完全跳过「他」的分析，直接输出对修改后句子中「她」的分析，且JSON结构中的pronoun字段错误地写为「她」而非「他」。这属于未遵循指令的根本性失败，尽管内部对「她」的分析有一定语言学考量，但完全偏离评测目标，无法完成评测任务。

进阶难度评测结果

  • 得分：91.8 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 { "coreference_analysis": { "task_id": "coreference_task_v2_202X0X0X", "answers": [ { "question_id": 1, "target_pronoun": "他①", "antecedent": "经理", "annotation": "「他①」→「经理」", "reasoning": "句子采用「施动者批评受动者，因为受动者触发事件」的典型因果结构：未完成任务是被总经理批评的直接动机，语义上必须绑定「批评的受动方」；若绑定施动方「总经理」，因果逻辑完全断裂，职场常理（上级因自身失误批评下属）也不成立，因此无歧义指向经理。", "ambiguity": { "exists": false, "candidates": [] } }, { "question_id": 2, "target_pronoun": "他②", "antecedent": "总经理", "annotation": "「他②」→「总经理」", "reasoning": "结合职场辩护场景的逻辑：通常有资格/层级为下属向董事会辩护的角色是其直接上级；同时新增的后续动作「为他③（后续推理为经理）辩护」，说明汇报人需要是掌控批评权、对下属表现有话语权的人，再次强化「直接向董事会负责、为团队/下属负责」的总经理身份；若指向经理，语义会变成「自己为自己辩护」，虽语法成立但违背职场汇报层级（跨级自辩非常规），且与前句批评语境衔接突兀。", "ambiguity": { "exists": true, "candidates": [ { "candidate": "总经理", "explanation": "① 有资格层级为下属向董事会辩护的是直接上级；② 需是对项目延期有决策权/话语权的汇报人；③ 职场汇报层级中只有总经理常规直接对接董事会；④ 与前句批评动作衔接自然（上级批评后了解全貌再为团队/下属辩护合理）。", "plausibility": "high" }, { "candidate": "经理", "explanation": "① 语法上反身指代无硬伤；② 经理作为项目直接负责人，最了解细节可自辩。", "plausibility": "low" } ], "preferred_candidate": "总经理", "preferred_reason": "新增的「为他③辩护」动作彻底打破了单一「汇报延期」时的中等歧义可能性，职场层级与辩护场景的双重约束下，只有总经理的解释逻辑自洽、符合常规场景；经理自辩的解读虽语法可行，但与跨级汇报的层级规则、「先受批评再有人辩护」的叙事期待严重不符，可信度极低。" } }, { "question_id": 3, "target_pronoun": "他③", "antecedent": "经理", "annotation": "「他③」→「经理」", "reasoning": "叙事的核心冲突是「未完成任务→受批评→需向董事会解释/辩护」；已确认他①是受批评方「未完成任务的经理」，此时「辩护」的对象必须是「有失误、处于被问责风险的人」——只有经理符合；若指向总经理，逻辑变成「下属（或自己）为批评人的上级辩护」，完全违背事件链逻辑与职场问责场景。", "ambiguity": { "exists": false, "candidates": [] } }, { "question_id": 4, "ambiguity_summary": { "pronoun": "他②", "interpretations": [ { "interpretation_id": 1, "reading": "「他②」指总经理，「他③」指经理：总经理批评了经理，因为经理没完成任务；后来总经理向董事会做了汇报，为经理辩护。", "basis": "① 因果结构绑定他①=经理；② 辩护场景绑定「上级为有失误的下属辩护」，问责冲突匹配；③ 职场层级约束「总经理常规直接向董事会汇报」；④ 叙事链完整（先问责→再核实/协调→最后为团队/下属争取/解释）。" }, { "interpretation_id": 2, "reading": "「他②」指经理，「他③」指经理：总经理批评了经理，因为经理没完成任务；后来经理向董事会做了汇报，为自己辩护。", "basis": "① 语法上反身指代无硬性错误；② 经理是项目直接负责人，掌握细节可自辩。" } ], "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】模型整体表现优秀，正确完成了三个代词的指代消解，推理逻辑清晰，能够联动新增「他③」的语境对「他②」的歧义进行动态消解，体现了较强的语篇分析能力。格式上基本符合规范，但question_id编号与原始任务结构存在轻微错位（将「他③」分析嵌入question_id=3，而非保留原有「两个他是否同指」的问题结构）。歧义处理到位，候选项列举完整，可信度评级合理。总体而言是一份高质量的指代消解分析输出。 【GEMINI】模型表现优秀，严格遵循了 JSON 输出格式，逻辑推理深度符合资深语言学专家的设定。在处理新增代词「他③」时，模型展现了极强的上下文关联能力，不仅完成了指代消解，还通过职场场景的深度分析成功消除了部分歧义，达到了极高的评测标准。 【KIMI】该模型输出整体质量优秀，严格遵循了JSON格式要求，对三个代词的指代消解分析准确且逻辑严密。特别值得肯定的是，模型能够结合新增的「为他③辩护」这一语境变化，动态调整对「他②」歧义程度的评估（从原语境的「中等歧义」降至「低歧义但仍有理论可能」），体现了对语境敏感性的把握。 minor improvement空间在于问题4的歧义总结可更全面覆盖所有代词。

困难难度评测结果

  • 得分：62.8 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_supplementary_annotation": { "items": [ { "index": "⑦", "pronoun": "他⑦", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "结合汉语叙事的「说话者紧接主导动作关联人」「患者补充个人病情细节最自然」两个原则：新增句前紧接张医生分析王先生的药物与指标的关联，此时王先生（唯一有补充服药/就诊反应的角色）作为主语回应病情是医疗对话的典型逻辑；同时，上下文最近的高语篇权重角色是王先生（整个事件的核心患者），而非刚说完话的张医生或未参与后续发言的李医生。" }, { "index": "⑧", "pronoun": "他⑧", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "语义上「主治医生」的所有格主语应为患者本人（王先生），这是医疗场景的强语用常识；语法上，⑦与⑧同属一个新增句的内部链状指代，⑦优先指王先生的情况下，⑧作为从属的所有格代词，同指王先生的连贯性最高，若跨句换指会造成语篇断裂。" }, { "index": "⑨", "pronoun": "他⑨", "most_likely_antecedent": "王先生", "reasoning": "链状指代逻辑延续：新增句的三个代词「⑦说⑧的主治医生…但⑨没重视」构成完整的「王先生陈述自身就诊经历（主治提前提醒→自己忽略）」的语义单元，三者必须同指，否则逻辑混乱；同时，「没重视主治医生提醒」的主语只能是患者本人，不可能是张/李医生。" } ] }, "task2_impact_on_original_ambiguities": { "original_ambiguous_indices": ["③", "④", "⑥"], "impact_analysis": [ { "index": "③", "risk_level_change": "从【低】降为【无】", "reasoning": "新增句虽未直接提及③，但通过强化④、⑥必须指王先生的结论，反向锁定了③的解释空间：若③指张医生/王先生（报告接收者），结合④指王先生的情况下虽勉强成立，但后续整体叙事（李医生介入场景、患者补充自身反应）的合理性远不如「李医生作为接收者带来王先生的报告」的完整逻辑；不过严格来说是间接消解，但足够消除所有有实际意义的解读偏差。" }, { "index": "④", "risk_level_change": "从【高】降为【无】", "reasoning": "新增句是**直接、强约束的消解依据**：⑦⑧⑨明确锁定为王先生，且新增内容是「王先生补充自身的病情/用药后续细节」——这只有在「张医生刚才在分析王先生的指标异常」的前提下才成立，因此直接彻底排除了「④指李医生/张医生」的可能，消除了原文的核心语义断层。" }, { "index": "⑥", "risk_level_change": "从【中耦合风险】降为【无】", "reasoning": "新增句既通过④的直接消解反向锁定⑥（张医生分析的指标是王先生的，关联的药物自然也是他的），又通过⑦⑧⑨的链状指代强化了「王先生是唯一正在讨论用药的患者」这一核心场景设定，彻底排除了「⑥指李医生」的可能。" } ], "overall_risk_assessment_supplement": "新增句后原文所有存在风险的歧义均被彻底消解，语篇逻辑形成了「复诊→提副作用→张要调方→李带王的检验→王的指标异常→张说关联王的药→王补充自身忽略的细节」的**100%自洽医疗叙事闭环**，无任何残留语义断层。" } }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型在语言学逻辑推理和语篇分析方面表现出了极高的专业水平，尤其是对新增信息如何消解前文歧义的分析非常深刻。然而，在评测要求的合规性方面表现极差：首先，它完全违反了 System Prompt 中规定的强制性 JSON 结构和任务完整性要求，缺失了 Task 3 和 Task 4；其次，它未能遵守 Task 1 必须包含 ①～⑥ 的数量约束。虽然对用户追加问题的回答质量很高，但作为结构化任务的执行者，其格式崩溃和任务遗漏导致其在专业评测中得分较低。 【KIMI】候选人的整体表现优秀，对新增代词的先行词标注准确，推理依据充分。对原有歧义的分析到位，并能通过新增内容彻底消解歧义，形成闭环。改写质量虽略有不足，但整体输出结构清晰，按任务分层作答，推理过程可追溯。

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