論文の概要: On the Proper Treatment of Tokenization in Psycholinguistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02691v3
• Date: Fri, 06 Dec 2024 09:27:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:53:53.323194
• Title: On the Proper Treatment of Tokenization in Psycholinguistics
• Title（参考訳）: 心理言語学におけるトークン化の適正処理について
• Authors: Mario Giulianelli, Luca Malagutti, Juan Luis Gastaldi, Brian DuSell, Tim Vieira, Ryan Cotterell,
• Abstract要約: 論文は、トークンレベルの言語モデルは、精神言語学研究で使用される前に、文字レベルの言語モデルにマージ化されるべきであると主張している。 興味領域自体のサブプライムよりも心理学的予測が優れている様々な焦点領域を見いだす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.960910019072436
• License:
• Abstract: Language models are widely used in computational psycholinguistics to test theories that relate the negative log probability (the surprisal) of a region of interest (a substring of characters) under a language model to its cognitive cost experienced by readers, as operationalized, for example, by gaze duration on the region. However, the application of modern language models to psycholinguistic studies is complicated by the practice of using tokenization as an intermediate step in training a model. Doing so results in a language model over token strings rather than one over character strings. Vexingly, regions of interest are generally misaligned with these token strings. The paper argues that token-level language models should be (approximately) marginalized into character-level language models before they are used in psycholinguistic studies to compute the surprisal of a region of interest; then, the marginalized character-level language model can be used to compute the surprisal of an arbitrary character substring, which we term a focal area, that the experimenter may wish to use as a predictor. Our proposal of marginalizing a token-level model into a character-level one solves this misalignment issue independently of the tokenization scheme. Empirically, we discover various focal areas whose surprisal is a better psychometric predictor than the surprisal of the region of interest itself.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、例えば、その領域を視線で見ることによって、言語モデルの下での関心領域(文字のサブストリング)の負の対数確率(副次的)と、読者が経験する認知的コストとを関連付ける理論をテストするために、計算心理学において広く用いられている。 しかし、近代言語モデルの心理言語学研究への応用は、モデルの訓練の中間段階としてトークン化を用いるプラクティスによって複雑である。 結果として、文字列の1つではなく、トークン文字列の1つが言語モデルになる。 興味深いことに、興味のある領域は一般的にこれらのトークン文字列と不一致である。 この論文は、トークンレベルの言語モデルは、ある関心領域の次数を計算するために心理言語学研究で使われる前に、(ほぼ)文字レベルの言語モデルにマージするべきであると論じている。 トークンレベルモデルを文字レベルにマージするという提案は、トークン化スキームとは無関係に、このミスアライメント問題を解決する。 実験により,興味領域自体のサブプライムよりも心理学的予測が優れている様々な焦点領域が発見された。

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