論文の概要: On the Role of Context in Reading Time Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08160v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 15:22:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 21:31:36.138354
- Title: On the Role of Context in Reading Time Prediction
- Title（参考訳）: 読解時間予測における文脈の役割について
- Authors: Andreas Opedal, Eleanor Chodroff, Ryan Cotterell, Ethan Gotlieb Wilcox,
- Abstract要約: 我々は,リアルタイム言語理解において,読者がコンテキストをどのように統合するかについて,新たな視点を提示する。
提案手法は,言語単位の処理作業が文脈内情報の内容のアフィン関数であることを示す素因的理論に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.87306355705826
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a new perspective on how readers integrate context during real-time language comprehension. Our proposals build on surprisal theory, which posits that the processing effort of a linguistic unit (e.g., a word) is an affine function of its in-context information content. We first observe that surprisal is only one out of many potential ways that a contextual predictor can be derived from a language model. Another one is the pointwise mutual information (PMI) between a unit and its context, which turns out to yield the same predictive power as surprisal when controlling for unigram frequency. Moreover, both PMI and surprisal are correlated with frequency. This means that neither PMI nor surprisal contains information about context alone. In response to this, we propose a technique where we project surprisal onto the orthogonal complement of frequency, yielding a new contextual predictor that is uncorrelated with frequency. Our experiments show that the proportion of variance in reading times explained by context is a lot smaller when context is represented by the orthogonalized predictor. From an interpretability standpoint, this indicates that previous studies may have overstated the role that context has in predicting reading times.
- Abstract（参考訳）: 我々は,リアルタイム言語理解において,読者がコンテキストをどのように統合するかについて,新たな視点を提示する。
提案手法は,言語単位(例えば,単語)の処理作業が,文脈内情報の内容のアフィン関数であることを示す。
まず,文脈予測器が言語モデルから導出できる可能性の多さのうちの1つであることを考察する。
もう一つは、単位とその文脈の間のポイントワイド相互情報(PMI)であり、これは一グラムの周波数を制御しているときに、素数と同じ予測力が得られる。
さらに、PMIとサブプライサルは周波数と相関する。
これは PMI も sprisal もコンテキストのみに関する情報を含まないことを意味する。
これに対応して、周波数の直交補体に仮定を投影し、周波数とは無関係な新しい文脈予測器を生成する手法を提案する。
本実験は, 文脈が直交予測器で表される場合, 文脈によって説明される読解時間のばらつきの割合がはるかに小さいことを示す。
解釈可能性の観点からは、過去の研究が読解時間の予測において文脈が果たす役割を過大評価していた可能性があることを示している。
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