論文の概要: Assessing the influence of attractor-verb distance on grammatical agreement in humans and language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16978v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 17:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:27:41.724687
• Title: Assessing the influence of attractor-verb distance on grammatical agreement in humans and language models
• Title（参考訳）: ヒトおよび言語モデルにおけるアトラクタ・バーブ距離が文法的一致に及ぼす影響評価
• Authors: Christos-Nikolaos Zacharopoulos, Th\'eo Desbordes, Mathias Sabl\'e-Meyer
• Abstract要約: 主名詞と動詞の間にアトラクター名詞が存在する場合の主動詞合意は複雑な行動を引き起こす。 我々は文の長さを等しく保ちながら、アトラクターと動詞の間の距離を変調する。 反応時間に対するアトラクタ距離の線形効果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2934352211707039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subject-verb agreement in the presence of an attractor noun located between the main noun and the verb elicits complex behavior: judgments of grammaticality are modulated by the grammatical features of the attractor. For example, in the sentence "The girl near the boys likes climbing", the attractor (boys) disagrees in grammatical number with the verb (likes), creating a locally implausible transition probability. Here, we parametrically modulate the distance between the attractor and the verb while keeping the length of the sentence equal. We evaluate the performance of both humans and two artificial neural network models: both make more mistakes when the attractor is closer to the verb, but neural networks get close to the chance level while humans are mostly able to overcome the attractor interference. Additionally, we report a linear effect of attractor distance on reaction times. We hypothesize that a possible reason for the proximity effect is the calculation of transition probabilities between adjacent words. Nevertheless, classical models of attraction such as the cue-based model might suffice to explain this phenomenon, thus paving the way for new research. Data and analyses available at https://osf.io/d4g6k
• Abstract（参考訳）: 主名詞と動詞の中間に位置するアトラクタ名詞の存在における主動詞の一致は、複雑な振る舞いを誘発する: 文法性の判断は、アトラクタの文法的特徴によって変調される。 例えば、"The girl near the boys likes climbing"という文では、引力者(ボーイズ)は動詞(likes)と文法的数で一致せず、局所的に不可解な遷移確率を生み出す。 ここでは,文の長さを等しく保ちながら,アトラクターと動詞間の距離をパラメトリック的に調節する。 我々は、人間と2つの人工ニューラルネットワークモデルのパフォーマンスを評価する: どちらも、アトラクタが動詞に近いときにより多くの誤りを犯すが、ニューラルネットワークは、アトラクタ干渉を克服できる一方、確率レベルに近づく。 また,反応時間に対するアトラクタ距離の線形効果も報告した。 近接効果の考えられる理由は隣接する単語間の遷移確率の計算であると仮定する。 それでも、キューモデルのようなアトラクションの古典的なモデルは、この現象を説明するのに十分であり、新しい研究への道を開くかもしれない。 https://osf.io/d4g6kで利用可能なデータと分析

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