論文の概要: Context Limitations Make Neural Language Models More Human-Like

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11463v1
• Date: Mon, 23 May 2022 17:01:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 21:06:31.976797
• Title: Context Limitations Make Neural Language Models More Human-Like
• Title（参考訳）: コンテキスト制限は、ニューラルネットワークモデルをより人間らしくする
• Authors: Tatsuki Kuribayashi, Yohei Oseki, Ana Brassard, Kentaro Inui
• Abstract要約: インクリメンタルな文処理において,現代のニューラル言語モデル(LM)と人間とのコンテキストアクセスの相違を示す。 LMが人間の読書行動をより良くシミュレートするためには、追加のコンテキスト制限が必要だった。 また, メモリアクセスにおけるヒトとLMのギャップは, 特定の構文構造と関連していることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.488137777336036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Do modern natural language processing (NLP) models exhibit human-like language processing? How can they be made more human-like? These questions are motivated by psycholinguistic studies for understanding human language processing as well as engineering efforts. In this study, we demonstrate the discrepancies in context access between modern neural language models (LMs) and humans in incremental sentence processing. Additional context limitation was needed to make LMs better simulate human reading behavior. Our analyses also showed that human-LM gaps in memory access are associated with specific syntactic constructions; incorporating additional syntactic factors into LMs' context access could enhance their cognitive plausibility.
• Abstract（参考訳）: 現代自然言語処理(NLP)モデルは、人間のような言語処理を示すか? どうやってより人間らしくできるのか? これらの質問は、人間の言語処理と工学的取り組みを理解するための精神言語学の研究に動機づけられている。 本研究では,現代ニューラル言語モデル (LM) と人間による段階的な文処理における文脈アクセスの相違を実証する。 LMが人間の読書行動をより良くシミュレートするために、追加のコンテキスト制限が必要だった。 また,メモリアクセスにおけるヒトとLMのギャップは,特定の構文的構造と関連し,LMのコンテキストアクセスに追加の構文的要素を組み込むことで,認知的妥当性が向上する可能性が示唆された。

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