論文の概要: Is the Computation of Abstract Sameness Relations Human-Like in Neural Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06149v1
• Date: Thu, 12 May 2022 15:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:48:02.058573
• Title: Is the Computation of Abstract Sameness Relations Human-Like in Neural Language Models?
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルにおける抽象的同義関係の計算は人間に似ているか?
• Authors: Lukas Thoma, Benjamin Roth
• Abstract要約: この研究は、人間の認知から知られている基本的なメカニズムを、最先端のNLPモデルが示すかどうかを考察する。 抽象的同性関係」の計算は、人間の言語習得と処理において重要な役割を果たしていると考えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0810783261728565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep neural language models have made strong progress in various NLP tasks. This work explores one facet of the question whether state-of-the-art NLP models exhibit elementary mechanisms known from human cognition. The exploration is focused on a relatively primitive mechanism for which there is a lot of evidence from various psycholinguistic experiments with infants. The computation of "abstract sameness relations" is assumed to play an important role in human language acquisition and processing, especially in learning more complex grammar rules. In order to investigate this mechanism in BERT and other pre-trained language models (PLMs), the experiment designs from studies with infants were taken as the starting point. On this basis, we designed experimental settings in which each element from the original studies was mapped to a component of language models. Even though the task in our experiments was relatively simple, the results suggest that the cognitive faculty of computing abstract sameness relations is stronger in infants than in all investigated PLMs.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープニューラルネットワークモデルは様々なnlpタスクにおいて強力な進歩を遂げている。 本研究では,現在最先端のNLPモデルが人間の認知から知られている基本的なメカニズムを示すかどうかを考察する。 調査は、幼児に対する様々な精神言語学的実験から多くの証拠がある比較的原始的なメカニズムに焦点を当てている。 抽象同性関係」の計算は、人間の言語習得と処理、特により複雑な文法規則の学習において重要な役割を担っていると仮定されている。 BERT や他の事前学習言語モデル (PLM) において, このメカニズムを解明するために, 幼児実験による実験設計を出発点とした。 そこで,本研究では,各要素を言語モデルの構成要素にマッピングする実験的な構成法を考案した。 本研究の課題は比較的単純であるが, 幼児における抽象的同性関係の認知能力は, 調査対象のPLMよりも強いことが示唆された。

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