論文の概要: Do language models make human-like predictions about the coreferents of Italian anaphoric zero pronouns?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14554v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 22:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 12:55:46.332372
• Title: Do language models make human-like predictions about the coreferents of Italian anaphoric zero pronouns?
• Title（参考訳）: 言語モデルは、イタリア語のアナフォリックゼロ代名詞のコアフェレントについて人間のような予測をするだろうか?
• Authors: James A. Michaelov and Benjamin K. Bergen
• Abstract要約: 12の現代言語モデルが、ゼロ代名詞の文に晒されたときの人間の振舞いを反映する期待を示すかどうかを検証した。 XGLM 2.9B、4.5B、7.5Bの3つのモデルが、全ての実験から人間の行動を捉えている。 この結果は、コア推論に対する人間の期待は、言語への露出から導き出すことができ、また、人間の振る舞いをよりよく反映できる言語モデルの特徴を示すことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Some languages allow arguments to be omitted in certain contexts. Yet human language comprehenders reliably infer the intended referents of these zero pronouns, in part because they construct expectations about which referents are more likely. We ask whether Neural Language Models also extract the same expectations. We test whether 12 contemporary language models display expectations that reflect human behavior when exposed to sentences with zero pronouns from five behavioral experiments conducted in Italian by Carminati (2005). We find that three models - XGLM 2.9B, 4.5B, and 7.5B - capture the human behavior from all the experiments, with others successfully modeling some of the results. This result suggests that human expectations about coreference can be derived from exposure to language, and also indicates features of language models that allow them to better reflect human behavior.
• Abstract（参考訳）: 一部の言語では、特定の文脈で引数を省略することができる。 しかし、人間の言語理解者は、これらのゼロ代名詞の意図された代名詞を確実に推論する。 ニューラル言語モデルも同じ期待を抽出するかどうかを問う。 本研究は,carminati (2005) が行った5つの行動実験から,代名詞ゼロの文に接すると,人間の行動を反映した12の現代言語モデルが期待できるかどうかを検証した。 xglm 2.9b, 4.5b, 7.5bの3つのモデルがすべての実験から人間の行動をキャプチャし、他のモデルがいくつかの結果のモデリングに成功した。 この結果は、コア推論に対する人間の期待は、言語への露出から導き出すことができ、また、人間の振る舞いをよりよく反映できる言語モデルの特徴も示している。

関連論文リスト

• A Psycholinguistic Evaluation of Language Models' Sensitivity to Argument Roles [0.06554326244334868]
  我々は,人間の議論的役割処理に関する心理言語学的研究を再現することにより,大規模言語モデルの議論的役割に対する感受性を評価する。 言語モデルでは,動詞とその先行する引数の関係から,可否が決定されるような,可否的かつ不可解な文脈で現れる動詞を識別することができる。 このことは、言語モデルが動詞の可読性を検出する能力は、人間のリアルタイム文処理の基盤となるメカニズムから生じるものではないことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T16:05:58Z)
• Perceptions of Linguistic Uncertainty by Language Models and Humans [26.69714008538173]
  言語モデルが不確実性の言語表現を数値応答にどうマッピングするかを検討する。 10モデル中7モデルで不確実性表現を確率的応答に人間的な方法でマッピングできることが判明した。 この感度は、言語モデルは以前の知識に基づいてバイアスの影響を受けやすいことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T17:26:12Z)
• The Neuro-Symbolic Inverse Planning Engine (NIPE): Modeling Probabilistic Social Inferences from Linguistic Inputs [50.32802502923367]
  確率的目標推論領域における言語駆動の過程と社会的推論への影響について検討する。 本稿では,エージェントシナリオの言語入力から目標推定を行うニューロシンボリックモデルを提案する。 我々のモデルは人間の反応パターンと密に一致し、LLM単独の使用よりも人間の判断をより良く予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T19:38:01Z)
• A fine-grained comparison of pragmatic language understanding in humans and language models [2.231167375820083]
  言語モデルと人間を7つの現実的な現象で比較する。 最大のモデルでは精度が高く,人間の誤りパターンと一致していることがわかった。 モデルと人間が同様の言語的手がかりに敏感であるという予備的な証拠がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T18:34:59Z)
• Discovering Latent Knowledge in Language Models Without Supervision [72.95136739040676]
  既存の言語モデルをトレーニングするテクニックは、真実と正しく一致していない可能性がある。 本稿では,言語モデルの内部アクティベーション内部の潜伏知識を,純粋に教師なしの方法で直接見つけることを提案する。 本手法は, 教師なし, モデル出力がないにもかかわらず, 大規模言語モデルで表される多様な知識を復元できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T18:17:56Z)
• Speaking Multiple Languages Affects the Moral Bias of Language Models [70.94372902010232]
  事前訓練された多言語言語モデル(PMLM)は、複数の言語からのデータや言語間転送を扱う際に一般的に用いられる。 モデルは英語から道徳的規範を捉え、他の言語に強制するか? 我々の実験は、事実、PMLMが道徳的バイアスを符号化していることを示しているが、これらは必ずしも人間の意見の文化的相違や共通点に対応しているわけではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T20:08:54Z)
• Transparency Helps Reveal When Language Models Learn Meaning [71.96920839263457]
  合成データを用いた体系的な実験により,すべての表現が文脈に依存しない意味を持つ言語では,自己回帰型とマスキング型の両方の言語モデルが,表現間の意味的関係をエミュレートする。 自然言語に目を向けると、特定の現象(参照不透明さ)による実験は、現在の言語モデルが自然言語の意味論をうまく表現していないという証拠を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T02:35:19Z)
• Do Large Language Models know what humans know? [6.2997667081978825]
  本稿では,False Belief Task の言語版を人間と大規模言語モデル GPT-3 に提示する。 どちらも他人の信念に敏感であるが、言語モデルは確率的行動を大幅に上回るが、人間に劣らず、その行動の完全な範囲を説明できない。 これは、言語曝露による統計的学習が、人間が他人の精神状態について推論する能力をいかに発達させるかを説明する一方で、他のメカニズムも責任を負っていることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-04T01:29:53Z)
• Training Language Models with Natural Language Feedback [51.36137482891037]
  3段階学習アルゴリズムを用いてモデル出力の言語フィードバックから学習する。 合成実験において、まず言語モデルがフィードバックを正確に組み込んで改良を行うかどうかを評価する。 人間の手書きフィードバックのサンプルは100程度しかなく, 学習アルゴリズムはGPT-3モデルを微調整し, ほぼ人間レベルの要約を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T15:06:58Z)
• Do Multilingual Language Models Capture Differing Moral Norms? [71.52261949766101]
  大量多言語文表現は、未処理データの大規模なコーパスに基づいて訓練される。 これは、高資源言語からの道徳的判断を含む文化的価値をモデルが把握する原因となる可能性がある。 特定の言語におけるデータ不足は、ランダムで潜在的に有害な信念を発達させる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T12:26:37Z)
• Uncovering Constraint-Based Behavior in Neural Models via Targeted Fine-Tuning [9.391375268580806]
  本研究は,言語知識が不明な言語内での競合する言語プロセスを示す。 人間の行動は言語間で類似していることがわかったが、モデル行動の言語間差異は見いだされている。 以上の結果から,言語における言語的制約と相対的ランクの双方をモデルが学習する必要があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T14:52:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。