論文の概要: Evaluating Neural Language Models as Cognitive Models of Language Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20093v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 00:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 16:57:58.338259
• Title: Evaluating Neural Language Models as Cognitive Models of Language Acquisition
• Title（参考訳）: 言語獲得の認知モデルとしての言語モデルの評価
• Authors: H\'ector Javier V\'azquez Mart\'inez, Annika Lea Heuser, Charles Yang, Jordan Kodner
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークモデルの構文能力を評価するための最も顕著なベンチマークは、十分に厳密でないかもしれないと論じる。 小規模データモデリングによる子言語習得を訓練すると、LMは単純なベースラインモデルで容易にマッチングできる。 子どもの言語習得に関する実証的研究と、LMをよりよく結びつけるための提案をまとめて締めくくった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.779196219827507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of neural language models (LMs) on many technological tasks has brought about their potential relevance as scientific theories of language despite some clear differences between LM training and child language acquisition. In this paper we argue that some of the most prominent benchmarks for evaluating the syntactic capacities of LMs may not be sufficiently rigorous. In particular, we show that the template-based benchmarks lack the structural diversity commonly found in the theoretical and psychological studies of language. When trained on small-scale data modeling child language acquisition, the LMs can be readily matched by simple baseline models. We advocate for the use of the readily available, carefully curated datasets that have been evaluated for gradient acceptability by large pools of native speakers and are designed to probe the structural basis of grammar specifically. On one such dataset, the LI-Adger dataset, LMs evaluate sentences in a way inconsistent with human language users. We conclude with suggestions for better connecting LMs with the empirical study of child language acquisition.
• Abstract（参考訳）: 多くの技術的タスクにおけるニューラル言語モデル(LM)の成功は、LMトレーニングと子言語習得の間に明らかな違いがあるにもかかわらず、言語科学理論としての可能性をもたらした。 本稿では,LMの統語能力を評価する上で最も顕著なベンチマークのいくつかは,十分に厳密でないかもしれないと論じる。 特に,テンプレートベースのベンチマークでは,言語の理論的,心理学的な研究で一般的に見られる構造的多様性が欠如していることが示された。 小規模データモデリングによる子言語習得を訓練すると、LMは単純なベースラインモデルで容易にマッチングできる。 本研究は, 言語話者の話者プールの勾配受容性を評価し, 文法の構造的基礎を特に探究する目的で, 容易に利用できる, 慎重に計算されたデータセットの利用を提唱する。 そのようなデータセット、li-adgerデータセット、lmsは、人間の言語ユーザと一貫性のない方法で文を評価する。 子どもの言語習得に関する実証的研究と、LMをよりよく結びつけることを提案する。

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