論文の概要: Robustness of the Random Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14913v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 15:39:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:49:51.978309
• Title: Robustness of the Random Language Model
• Title（参考訳）: ランダム言語モデルのロバスト性
• Authors: Fatemeh Lalegani, Eric De Giuli,
• Abstract要約: このモデルは、潜在的言語の広大な空間におけるアニーリングの一種として、最初の言語学習の簡単な図を示唆している。 これは、潜在的な単語とカテゴリ間の対称性が自発的に壊れる文法構文への単一の連続的な遷移を意味する。 結果は、言語学における第一言語習得の理論と、機械学習における最近の成功を踏まえて議論される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Random Language Model (De Giuli 2019) is an ensemble of stochastic context-free grammars, quantifying the syntax of human and computer languages. The model suggests a simple picture of first language learning as a type of annealing in the vast space of potential languages. In its simplest formulation, it implies a single continuous transition to grammatical syntax, at which the symmetry among potential words and categories is spontaneously broken. Here this picture is scrutinized by considering its robustness against extensions of the original model, and trajectories through parameter space different from those originally considered. It is shown here that (i) the scenario is robust to explicit symmetry breaking, an inevitable component of learning in the real world; and (ii) the transition to grammatical syntax can be encountered by fixing the deep (hidden) structure while varying the surface (observable) properties. It is also argued that the transition becomes a sharp thermodynamic transition in an idealized limit. Moreover, comparison with human data on the clustering coefficient of syntax networks suggests that the observed transition is equivalent to that normally experienced by children at age 24 months. The results are discussed in light of theory of first-language acquisition in linguistics, and recent successes in machine learning.
• Abstract（参考訳）: Random Language Model (De Giuli 2019) は確率的文脈自由文法のアンサンブルであり、人間とコンピュータ言語の文法を定量化している。 このモデルは、潜在的言語の広大な空間におけるアニーリングの一種として、最初の言語学習の簡単な図を示唆している。 最も単純な定式化では、潜在的な単語とカテゴリ間の対称性が自発的に壊れる文法構文への単一の連続的な遷移を意味する。 ここでは、原モデルの拡張に対する堅牢性を考慮して、本図を精査し、原案とは異なるパラメータ空間を軌跡とする。 以下に示す。 (i)実世界における学習の必然的な構成要素である明示的な対称性の破れに対して、シナリオは堅牢である。 (ii) 表層(観測可能な)特性を変化させながら深い(隠された)構造を固定することで文法構文への遷移に遭遇する。 また、遷移は理想化された極限における鋭い熱力学的遷移になるとも主張されている。 さらに、構文ネットワークのクラスタリング係数に関する人的データと比較すると、観察された遷移は24ヶ月の子供に通常経験されるものと同等であることが示唆された。 これらの結果は、言語学における第一言語習得の理論や、近年の機械学習の成功を踏まえて論じられている。

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