論文の概要: Decomposing lexical and compositional syntax and semantics with deep language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01620v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 10:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:05:53.412935
• Title: Decomposing lexical and compositional syntax and semantics with deep language models
• Title（参考訳）: 深層言語モデルを用いた語彙・構成構文・意味論の分解
• Authors: Charlotte Caucheteux, Alexandre Gramfort, Jean-Remi King
• Abstract要約: GPT2のような言語変換器の活性化は、音声理解中の脳活動に線形にマップすることが示されている。 本稿では,言語モデルの高次元アクティベーションを,語彙,構成,構文,意味表現の4つのクラスに分類する分類法を提案する。 その結果は2つの結果が浮かび上がった。 まず、構成表現は、語彙よりも広範な皮質ネットワークを募集し、両側の側頭、頭頂、前頭前皮質を包含する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.81964713263483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The activations of language transformers like GPT2 have been shown to linearly map onto brain activity during speech comprehension. However, the nature of these activations remains largely unknown and presumably conflate distinct linguistic classes. Here, we propose a taxonomy to factorize the high-dimensional activations of language models into four combinatorial classes: lexical, compositional, syntactic, and semantic representations. We then introduce a statistical method to decompose, through the lens of GPT2's activations, the brain activity of 345 subjects recorded with functional magnetic resonance imaging (fMRI) during the listening of ~4.6 hours of narrated text. The results highlight two findings. First, compositional representations recruit a more widespread cortical network than lexical ones, and encompass the bilateral temporal, parietal and prefrontal cortices. Second, contrary to previous claims, syntax and semantics are not associated with separated modules, but, instead, appear to share a common and distributed neural substrate. Overall, this study introduces a general framework to isolate the distributed representations of linguistic constructs generated in naturalistic settings.
• Abstract（参考訳）: GPT2のような言語変換器の活性化は、音声理解中の脳活動に線形にマップすることが示されている。 しかし、これらの活性化の性質は未知であり、おそらく異なる言語分類を混同している。 本稿では,言語モデルの高次元アクティベーションを,語彙,構成,構文,意味表現の4つの組み合わせクラスに分類する分類法を提案する。 次に、GPT2の活性化のレンズを通して、約4.6時間のナレーションテキストの聴取中に、機能的磁気共鳴画像(fMRI)で記録された345人の脳活動を分解する統計的方法を紹介した。 その結果は2つの結果が浮かび上がった。 まず、構成表現は、語彙よりも広範な皮質ネットワークを募集し、両側の側頭、頭頂、前頭前皮質を包含する。 第二に、以前の主張に反して、構文とセマンティクスは分離されたモジュールに関連づけられず、代わりに共通の分散ニューラルネットワークを共有するように見える。 全体として、本研究は自然主義的な設定で生成された言語構成の分散表現を分離する一般的な枠組みを導入する。

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