語言輸入擾動對大型語言模型的結構驅動機制分析

——基於語義圖譜演化建模與融合路徑識別

摘要

語言不僅承載信息，更具備結構操控力。本文提出一種圖結構投影模型（GTP），用於建模語言擾動如何在大型語言模型（LLM）嵌入空間中激發語義結構演化。通過關鍵詞替換構造輸入擾動函數，並結合語義嵌入、聚類分析與融合檢測機制，我們觀察圖譜重構與認知路徑湧現。多輪擾動實驗顯示：輕微語言變動可引發跨團簇連接行為，激活嵌入結構中的認知橋接模式，為 AI 的語言響應行為提供新的結構解釋框架。

1. 引言

語言模型的發展使得語義理解趨於精準，但其結構性行為仍缺乏清晰解釋。我們關注語言輸入對模型內部結構響應路徑的影響，構建圖結構機制（GTP），從嵌入空間角度解析語義團簇間的融合路徑與認知湧現現象。

2. 圖結構投影模型構建

GTP 模型定義如下五元組：

• $VV$：響應文本嵌入節點集合

• $E\subset V\times VE\; subset\; V\; times\; V$：語義相似邊集合

• $\mathrm{\Phi }:V\to {\mathbb{R}}^{d}Phi:\; V\; rightarrow\; mathbb\{R\}^d$：嵌入生成函數

• $\mathrm{\Theta }(v_i,v_j)=\cos (\mathrm{\Phi }(v_i),\mathrm{\Phi }(v_j))Theta(v\_i,\; v\_j)\; =\; cos(Phi(v\_i),\; Phi(v\_j))$：餘弦相似度計算

• $\mathcal{C}mathcal\{C\}$：聚類函數（如 KMeans）

拓撲張力函數用於度量結構變形潛力：

3. 語言擾動函數與融合定義

定義擾動函數：

當新響應節點$v^{\ast }v^*$同時連接多個語義團簇（滿足$\mathrm{\Theta }\ge \tau Theta\; geq\; tau$），則定義為觸髮結構融合行為：

嵌入偏移量定義為：

3. 語言擾動函數與融合定義

定義擾動函數：

當新響應節點$v^{\ast }v^*$同時連接多個語義團簇（滿足$\mathrm{\Theta }\ge \tau Theta\; geq\; tau$），則定義為觸髮結構融合行為：

嵌入偏移量定義為：

5. 實驗結果與融合圖譜觀察

圖1展示首次擾動“嵌入模型連接語義團簇”注入後的圖譜結構。新增節點成功連接多個語義團簇，觸髮結構融合行為。

插圖位置：圖1 – 圖譜響應結構圖（fusion_fig_1.png）

圖2顯示第二次注入“符號交叉在張力機制中形成語義湧現路徑”的效果。新節點在結構中呈現非對稱擴展，連接分布增強。

插圖位置：圖2 – 圖譜融合路徑增強圖（fusion_fig_2.png）

圖3為第三次注入“認知結構在嵌入張力中展開語義團簇融合”的響應。新節點橋接多個團簇，形成完整閉環。

插圖位置：圖3 – 圖譜閉環結構圖（fusion_fig_3.png）

動態圖5展示三輪結構演化過程，呈現認知軌跡的拓撲湧現。

插圖位置：圖5 – 圖譜動態演化 GIF（fusion_evolution.gif）

4. 實驗設計與系統架構

我們構建 SemanticFusionEngine 系統，包含嵌入生成、圖構建、關鍵詞擾動、聚類分析與可視化模塊。實驗分三輪進行，每輪注入新擾動語句（S3–S5）並執行融合檢測流程。嵌入模型選用 all-MiniLM-L6-v2，聚類參數$k=3k\; =\; 3$，連接閾值$\tau =0.4tau\; =\; 0.4$。

4. 實驗設計與系統架構（擴展版）

為了驗證語言輸入擾動對大型語言模型嵌入結構的驅動作用，我們構建了一個名為 SemanticFusionEngine 的實驗系統，包含響應生成、圖譜構建、擾動注入、結構分析與可視化等五大功能模塊。整個系統遵循模塊化編程結構，支持論文復現實驗的可調用性與自動化。

4.1 系統總覽架構

系統架構如圖所示，包含以下組件：

• 響應集管理器：負責管理原始與擾動後的語言輸入語料；

• 嵌入生成器：調用預訓練語言模型（SentenceTransformer）將文本轉換為向量嵌入；

• 圖譜構建器：使用語義相似度構建嵌入圖譜，生成節點與邊；

• 團簇分析器：採用聚類算法對響應節點進行語義團簇劃分；

• 擾動注入模塊：實現關鍵詞替換與擾動路徑構造；

• 融合檢測器：判定新節點是否觸發跨團簇連接並形成結構融合；

• 指標計算器：統計圖譜結構指標（如模塊度、中心度、平均路徑長度等）；

• 可視化模塊：繪製圖譜結構圖及動態圖演化 GIF，用於論文展示。

插圖提示：圖結構系統總覽圖請見圖4：系統架構流程圖（手動插入）

4.2 核心模塊結構說明

每個模塊功能如下：

4.2.2 圖譜構建器

節點間連接依據如下相似度條件：

其中$\tau =0.4tau\; =\; 0.4$為設定閾值。

4.2.3 團簇劃分器

使用 KMeans 聚類算法對嵌入空間進行團簇分析：

顏色編碼用於可視化結構中團簇區分。

4.2.4 擾動注入模塊

構建擾動函數$TT$，以關鍵詞替換或語義插入方式構造新響應文本。使用 TF-IDF 或語言模型篩選關鍵詞集合，並構造擾動版本：

4.3 運行流程設計

整個實驗流程分為以下步驟：

1. 注入基礎響應集 $S_{0}S\_0$，構建圖結構$G_{0}G\_0$；

2. 執行圖譜聚類與初始指標計算；

3. 注入擾動文本$T_1,T_2,T_{3}T\_1,\; T\_2,\; T\_3$，分別生成響應集$S_3,S_4,S_{5}S\_3,\; S\_4,\; S\_5$；

4. 每輪注入觸發圖結構更新，執行融合檢測邏輯；

5. 記錄連接路徑、連接強度與團簇交叉行為；

6. 每輪實驗後生成圖像文件 fusion_fig_i.png 與動態圖演化 GIF；

7. 執行指標計算模塊，記錄圖結構指標演化趨勢。

4.4 系統部署結構與可復現實驗

所有模塊組織於 GitHub 項目 AI_LanguagePerturbation_GTP_Fusion 中，並以以下代碼文件形式部署：

該項目支持完整可復現流程、圖像輸出及 LaTeX 圖注嵌入，已用於論文圖1–圖9的生成。

6. 圖結構定量指標分析

為驗證圖譜融合的結構性，我們引入以下指標：

• 模塊度變化：圖6展示融合後模塊度為 0.000，說明社區結構模糊化

• 平均路徑長度：圖7顯示路徑長度下降至 1.000，語義壓縮顯著

• 跨團簇邊比例：圖8為 0.75，高於自然狀態

• 新節點中心度：圖9為 0.000，提示尚未形成穩定橋接中心

插圖位置：圖6–圖9 – 各結構指標圖（見 graph_modularity.png 等）

這些指標支撐融合路徑的結構真實性，並揭示擾動影響的結構深度。

7. 總結與未來展望

本研究構建了語言擾動驅動的嵌入圖譜演化系統，提出 GTP 模型刻畫語義結構拓撲變化。融合路徑顯示語言可作為認知結構操控器而非信息載體。未來可引入：

• 多模型嵌入圖譜交互建模

• 融合預測 GNN 模塊

• 圖結構驅動的語言生成解釋系統

• 構建擾動深度指數指標體系