論文の概要: Black Big Boxes: Do Language Models Hide a Theory of Adjective Order?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02136v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 10:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:55:01.096291
• Title: Black Big Boxes: Do Language Models Hide a Theory of Adjective Order?
• Title（参考訳）: ブラックビッグボックス:言語モデルは形容詞順の理論を隠しているか?
• Authors: Jaap Jumelet, Lisa Bylinina, Willem Zuidema, Jakub Szymanik,
• Abstract要約: 英語や他の言語では、複雑な名詞句の複数の形容詞は、多くの言語理論の標的となった複雑な順序付けパターンを示している。 本稿では,人体における形容詞順選好(AOP)を説明するために設計された既存の仮説を概観し,言語モデルにおけるAOPを学習するための設定を開発する。 理論言語学で特定された因子によって生成される予測よりも,全てのモデルの予測が人間のAOPにずっと近いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.395055685742631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In English and other languages, multiple adjectives in a complex noun phrase show intricate ordering patterns that have been a target of much linguistic theory. These patterns offer an opportunity to assess the ability of language models (LMs) to learn subtle rules of language involving factors that cross the traditional divisions of syntax, semantics, and pragmatics. We review existing hypotheses designed to explain Adjective Order Preferences (AOPs) in humans and develop a setup to study AOPs in LMs: we present a reusable corpus of adjective pairs and define AOP measures for LMs. With these tools, we study a series of LMs across intermediate checkpoints during training. We find that all models' predictions are much closer to human AOPs than predictions generated by factors identified in theoretical linguistics. At the same time, we demonstrate that the observed AOPs in LMs are strongly correlated with the frequency of the adjective pairs in the training data and report limited generalization to unseen combinations. This highlights the difficulty in establishing the link between LM performance and linguistic theory. We therefore conclude with a road map for future studies our results set the stage for, and a discussion of key questions about the nature of knowledge in LMs and their ability to generalize beyond the training sets.
• Abstract（参考訳）: 英語や他の言語では、複雑な名詞句の複数の形容詞は、多くの言語理論の標的となった複雑な順序付けパターンを示している。 これらのパターンは、従来の構文、意味論、実践学を横断する要素を含む言語の微妙な規則を学習する言語モデル(LM)の能力を評価する機会を提供する。 我々は,ヒトにおける形容詞順選好(AOP)を説明するために設計された既存の仮説を概観し,形容詞対の再利用コーパスを提示し,LMのAOP対策を定義する。 これらのツールを用いて、トレーニング中の中間チェックポイントにまたがる一連のLMを調査する。 理論言語学で特定された因子によって生成される予測よりも,全てのモデルの予測が人間のAOPにずっと近いことが判明した。 同時に、LMにおける観測されたAOPが、トレーニングデータ中の形容詞対の頻度と強く相関していることを示し、未知の組合せに限定的な一般化を報告した。 このことは、LM性能と言語理論の関連性を確立することの難しさを浮き彫りにする。 そこで本研究では、今後の研究のロードマップと、LMにおける知識の性質と、学習セットを超えて一般化する能力に関する重要な疑問を議論する。

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