論文の概要: Learning from Impairment: Leveraging Insights from Clinical Linguistics in Language Modelling Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15785v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 10:53:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:14.719903
• Title: Learning from Impairment: Leveraging Insights from Clinical Linguistics in Language Modelling Research
• Title（参考訳）: 障害から学ぶ:言語モデル研究における臨床言語学からのアプローチ
• Authors: Dominique Brunato,
• Abstract要約: 本研究は,言語モデル(LM)の学習戦略と評価フレームワークを開発するために,言語障害研究からの洞察と臨床治療を統合する可能性について検討する。 本稿では,神経言語学,特に失語症治療における言語スキルの回復と一般化をめざした,言語学的動機の強い訓練アプローチの根底にある理論的基盤を考察する。 これらの知見が、LMの厳密な評価、特に複雑な構文現象の扱い、そして人間のような学習戦略の発展にどう影響するかを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.544681800932596
• License:
• Abstract: This position paper investigates the potential of integrating insights from language impairment research and its clinical treatment to develop human-inspired learning strategies and evaluation frameworks for language models (LMs). We inspect the theoretical underpinnings underlying some influential linguistically motivated training approaches derived from neurolinguistics and, particularly, aphasiology, aimed at enhancing the recovery and generalization of linguistic skills in aphasia treatment, with a primary focus on those targeting the syntactic domain. We highlight how these insights can inform the design of rigorous assessments for LMs, specifically in their handling of complex syntactic phenomena, as well as their implications for developing human-like learning strategies, aligning with efforts to create more sustainable and cognitively plausible natural language processing (NLP) models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語障害研究の知見と臨床治療を融合して,人為的な学習戦略と言語モデル評価フレームワークを開発する可能性について検討する。 本稿では,神経言語学,特に失語症治療における言語スキルの回復と一般化をめざした,言語学的動機の強い訓練アプローチの根底にある理論的基盤について考察する。 これらの知見が、LMの厳密な評価、特に複雑な構文現象の扱い、そして、より持続的で認知的に妥当な自然言語処理(NLP)モデルを作成するための、人間のような学習戦略の発展にどのような意味を持つかを明らかにする。

関連論文リスト

• Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning [49.60849499134362]
  本研究では,大言語モデル(LLM)の記号化(形式)および記号化(意味)に関する言語的理解について検討する。 伝統的な精神言語学的評価は、しばしばLSMの真の言語能力を誤って表現する統計バイアスを反映している。 ミニマルペアと診断プローブを組み合わせてモデル層間のアクティベーションパターンを解析する新しい手法を用いて,ニューロ言語学的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T04:16:44Z)
• A Review of Deep Learning Approaches for Non-Invasive Cognitive Impairment Detection [35.31259047578382]
  本稿では,非侵襲的認知障害検出のためのディープラーニング手法の最近の進歩を概説する。 音声や言語,顔,運動運動など,認知低下の非侵襲的指標について検討した。 著しい進歩にもかかわらず、データ標準化とアクセシビリティ、モデル説明可能性、縦断解析の限界、臨床適応などいくつかの課題が残っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:44:59Z)
• The Role of Language Models in Modern Healthcare: A Comprehensive Review [2.048226951354646]
  医療における大規模言語モデル(LLM)の適用は注目されている。 本稿では,言語モデルの初期から現在までの軌跡を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T12:15:15Z)
• Diagnostic Reasoning in Natural Language: Computational Model and Application [68.47402386668846]
  言語基底タスク(NL-DAR)の文脈における診断誘導推論(DAR)について検討する。 パール構造因果モデルに基づくNL-DARの新しいモデリングフレームワークを提案する。 得られたデータセットを用いて,NL-DARにおける人間の意思決定過程を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T06:55:37Z)
• Holmes: A Benchmark to Assess the Linguistic Competence of Language Models [59.627729608055006]
  言語モデル(LM)の言語能力を評価するための新しいベンチマークであるHolmesを紹介する。 我々は、計算に基づく探索を用いて、異なる言語現象に関するLMの内部表現を調べる。 その結果,近年,他の認知能力からLMの言語能力を引き離す声が上がっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T17:58:36Z)
• A Survey on Lexical Ambiguity Detection and Word Sense Disambiguation [0.0]
  本稿では自然言語処理(NLP)分野における言語におけるあいまいさの理解と解決に焦点を当てた手法について検討する。 ディープラーニング技術から、WordNetのような語彙的リソースや知識グラフの活用まで、さまざまなアプローチを概説している。 本研究は, 感覚アノテートコーパスの不足, 非公式な臨床テキストの複雑さなど, この分野における永続的な課題を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T12:58:48Z)
• Language Evolution with Deep Learning [49.879239655532324]
  計算モデリングは言語の出現の研究において重要な役割を担っている。 構造化言語の出現を誘発する可能性のある条件と学習プロセスをシミュレートすることを目的としている。 この章では、最近機械学習の分野に革命をもたらした別の種類の計算モデル、ディープ・ラーニング・モデルについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T16:52:54Z)
• Evaluating the Efficacy of Interactive Language Therapy Based on LLM for High-Functioning Autistic Adolescent Psychological Counseling [1.1780706927049207]
  本研究では,高機能自閉症青年に対する対話型言語治療におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。 LLMは、従来の心理学的カウンセリング手法を強化する新しい機会を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T07:55:39Z)
• Evaluating Large Language Models for Radiology Natural Language Processing [68.98847776913381]
  大規模言語モデル(LLM)の台頭は、自然言語処理(NLP)分野における重要な転換点となっている。 本研究は, 放射線学報告の解釈において, 30 個の LLM を批判的に評価することにより, このギャップを埋めることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T17:57:18Z)
• Assessing Language Disorders using Artificial Intelligence: a Paradigm Shift [0.13393465195776774]
  言語障害、言語障害、コミュニケーション障害は、ほとんどの神経変性症候群にみられる。 我々は,機械学習手法,自然言語処理,現代人工知能(AI)を言語評価に活用することは,従来の手作業による評価よりも優れていると論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:20:45Z)
• Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
  対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。 本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。