論文の概要: Generalized Measures of Anticipation and Responsivity in Online Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10728v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 21:05:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:40:30.065570
• Title: Generalized Measures of Anticipation and Responsivity in Online Language Processing
• Title（参考訳）: オンライン言語処理における予測と応答性の一般的な対策
• Authors: Mario Giulianelli, Andreas Opedal, Ryan Cotterell,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン言語処理における予測不確実性に関する古典情報理論の一般化を紹介する。 私たちのフレームワークは、予測と応答性に関する公式な定義を提供します。 モンテカルロシミュレーションを用いて、代替の応答性や予測の指標を推定することは実証的に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.63834223235432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a generalization of classic information-theoretic measures of predictive uncertainty in online language processing, based on the simulation of expected continuations of incremental linguistic contexts. Our framework provides a formal definition of anticipatory and responsive measures, and it equips experimenters with the tools to define new, more expressive measures beyond standard next-symbol entropy and surprisal. While extracting these standard quantities from language models is convenient, we demonstrate that using Monte Carlo simulation to estimate alternative responsive and anticipatory measures pays off empirically: New special cases of our generalized formula exhibit enhanced predictive power compared to surprisal for human cloze completion probability as well as ELAN, LAN, and N400 amplitudes, and greater complementarity with surprisal in predicting reading times.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンライン言語処理における予測不確実性に関する古典的情報理論の一般化について,漸進的言語文脈の予測継続のシミュレーションに基づいて紹介する。 本フレームワークは,予測および応答性尺度の形式的定義を提供するとともに,実験者に対して,標準の次シンボルエントロピーや仮定を超えた,新しい,より表現力のある尺度を定義するためのツールを提供する。 言語モデルからこれらの標準量を抽出することは有用であるが,モンテカルロシミュレーションを用いて代替応答性および予測的対策を推定することは実証的に有益である。

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