論文の概要: Language Evolution with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11958v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 16:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:30:44.355075
• Title: Language Evolution with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングによる言語進化
• Authors: Mathieu Rita, Paul Michel, Rahma Chaabouni, Olivier Pietquin, Emmanuel Dupoux, Florian Strub,
• Abstract要約: 計算モデリングは言語の出現の研究において重要な役割を担っている。 構造化言語の出現を誘発する可能性のある条件と学習プロセスをシミュレートすることを目的としている。 この章では、最近機械学習の分野に革命をもたらした別の種類の計算モデル、ディープ・ラーニング・モデルについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.879239655532324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational modeling plays an essential role in the study of language emergence. It aims to simulate the conditions and learning processes that could trigger the emergence of a structured language within a simulated controlled environment. Several methods have been used to investigate the origin of our language, including agent-based systems, Bayesian agents, genetic algorithms, and rule-based systems. This chapter explores another class of computational models that have recently revolutionized the field of machine learning: deep learning models. The chapter introduces the basic concepts of deep and reinforcement learning methods and summarizes their helpfulness for simulating language emergence. It also discusses the key findings, limitations, and recent attempts to build realistic simulations. This chapter targets linguists and cognitive scientists seeking an introduction to deep learning as a tool to investigate language evolution.
• Abstract（参考訳）: 計算モデリングは言語の出現の研究において重要な役割を担っている。 それは、シミュレートされた制御環境内で構造化言語が出現するきっかけとなる条件と学習過程をシミュレートすることを目的としている。 エージェントベースシステム,ベイズエージェント,遺伝的アルゴリズム,ルールベースシステムなど,言語の起源を調べるために,いくつかの手法が用いられている。 この章では、最近機械学習の分野に革命をもたらした別の種類の計算モデル、ディープ・ラーニング・モデルについて論じる。 この章では、深層・強化学習法の基本概念を紹介し、言語の出現をシミュレートするための有用性を要約する。 また、現実的なシミュレーションを構築するための重要な発見、制限、最近の試みについても論じている。 この章は、言語進化を研究するツールとしてディープラーニングの導入を求めている言語学者や認知科学者を対象としている。

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