論文の概要: A Psycholinguistic Evaluation of Language Models' Sensitivity to Argument Roles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16139v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 16:05:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:14.291108
• Title: A Psycholinguistic Evaluation of Language Models' Sensitivity to Argument Roles
• Title（参考訳）: 弁論的役割に対する言語モデルの感性に関する心理言語学的評価
• Authors: Eun-Kyoung Rosa Lee, Sathvik Nair, Naomi Feldman,
• Abstract要約: 我々は,人間の議論的役割処理に関する心理言語学的研究を再現することにより,大規模言語モデルの議論的役割に対する感受性を評価する。 言語モデルでは,動詞とその先行する引数の関係から,可否が決定されるような,可否的かつ不可解な文脈で現れる動詞を識別することができる。 このことは、言語モデルが動詞の可読性を検出する能力は、人間のリアルタイム文処理の基盤となるメカニズムから生じるものではないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06554326244334868
• License:
• Abstract: We present a systematic evaluation of large language models' sensitivity to argument roles, i.e., who did what to whom, by replicating psycholinguistic studies on human argument role processing. In three experiments, we find that language models are able to distinguish verbs that appear in plausible and implausible contexts, where plausibility is determined through the relation between the verb and its preceding arguments. However, none of the models capture the same selective patterns that human comprehenders exhibit during real-time verb prediction. This indicates that language models' capacity to detect verb plausibility does not arise from the same mechanism that underlies human real-time sentence processing.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の議論的役割処理における心理言語学的な研究を再現することで,誰が誰に何をしたか,という議論的役割に対する大きな言語モデルの感受性を体系的に評価する。 3つの実験において、言語モデルにより、動詞とその先行する引数の関係から、可算かつ不可解な文脈に現れる動詞を識別できることが判明した。 しかしながら、どちらのモデルも、リアルタイムの動詞予測において人間の解釈者が示すのと同じ選択パターンを捉えていない。 このことは、言語モデルが動詞の可読性を検出する能力は、人間のリアルタイム文処理の基盤となるメカニズムから生じるものではないことを示唆している。

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