論文の概要: A Comprehensive Comparison of Neural Networks as Cognitive Models of Inflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12321v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 00:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 15:50:31.410347
• Title: A Comprehensive Comparison of Neural Networks as Cognitive Models of Inflection
• Title（参考訳）: 反射の認知モデルとしてのニューラルネットワークの総合比較
• Authors: Adam Wiemerslage and Shiran Dudy and Katharina Kann
• Abstract要約: 未知単語の屈折に対する人間の判断とニューラルネットワークの確率の相関について検討する。 我々はトランスフォーマーがLSTMよりも人間の行動のより良い説明であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.977461918631928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks have long been at the center of a debate around the cognitive mechanism by which humans process inflectional morphology. This debate has gravitated into NLP by way of the question: Are neural networks a feasible account for human behavior in morphological inflection? We address that question by measuring the correlation between human judgments and neural network probabilities for unknown word inflections. We test a larger range of architectures than previously studied on two important tasks for the cognitive processing debate: English past tense, and German number inflection. We find evidence that the Transformer may be a better account of human behavior than LSTMs on these datasets, and that LSTM features known to increase inflection accuracy do not always result in more human-like behavior.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、人間が帰納的形態を処理する認知メカニズムに関する議論の中心となっている。 この議論は、疑問によってnlpへと発展した: ニューラル・ネットワークは、形態的変形における人間の行動に可能な説明か? 我々は,未知語変形に対する人間の判断とニューラルネットワークの確率の相関を計測することで,この問題に対処した。 我々は、認知処理に関する議論において、以前2つの重要なタスク、すなわち、英語の過去時制とドイツ語の数字の反転について研究したよりも、より広い範囲のアーキテクチャをテストする。 我々は,トランスフォーマーがこれらのデータセット上でのLSTMよりも人間の振舞いをより良く説明できることを示すとともに,インフレクション精度を高めることが知られているLSTMの特徴が必ずしも人間のような振舞いをもたらすとは限らないことを発見した。

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