論文の概要: Can Chat GPT solve a Linguistics Exam?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02499v1
• Date: Sat, 4 Nov 2023 20:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 17:17:31.798444
• Title: Can Chat GPT solve a Linguistics Exam?
• Title（参考訳）: チャットGPTは言語実験を解けるか?
• Authors: Patricia Ronan, Gerold Schneider
• Abstract要約: 本研究は、言語モデルGPT4を用いたChatGPT4のバージョンであるChatGPT4が、導入言語試験をうまく解決できるかどうかを問うものである。 ドイツの大学における言語学入門講座の以前の試験質問は、これをテストするのに使われている。 その結果、複雑なタスクやネストされたタスクであっても、言語モデルは非常にうまく解釈できることがわかった。
• 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 present study asks if ChatGPT4, the version of ChatGPT which uses the language model GPT4, can successfully solve introductory linguistic exams. Previous exam questions of an Introduction to Linguistics course at a German university are used to test this. The exam questions were fed into ChatGPT4 with only minimal preprocessing. The results show that the language model is very successful in the interpretation even of complex and nested tasks. It proved surprisingly successful in the task of broad phonetic transcription, but performed less well in the analysis of morphemes and phrases. In simple cases it performs sufficiently well, but rarer cases, particularly with missing one-to-one correspondence, are currently treated with mixed results. The model is not yet able to deal with visualisations, such as the analysis or generation of syntax trees. More extensive preprocessing, which translates these tasks into text data, allow the model to also solve these tasks successfully.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、言語モデルGPT4を用いたChatGPT4のバージョンであるChatGPT4が、導入言語試験をうまく解決できるかどうかを問うものである。 ドイツの大学における言語学コースの紹介に関するこれまでの試験質問は、この試験に使われている。 試験質問は、最小限の事前処理のみでChatGPT4に送付された。 その結果,複雑なタスクやネストタスクの解釈においても,言語モデルは非常に成功していることがわかった。 広い音素転写のタスクでは驚くほど成功したが、形態素やフレーズの分析ではあまりうまく機能しなかった。 単純な場合では十分に機能するが、特に1対1の対応が欠如している稀なケースは、現在混合した結果で処理されている。 このモデルは、構文木の分析や生成のような視覚化を扱うことができない。 これらのタスクをテキストデータに変換するより広範な前処理は、モデルがこれらのタスクをうまく解決するのを可能にする。

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