論文の概要: Discovering Properties of Inflectional Morphology in Neural Emergent Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05843v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 20:44:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.005848
- Title: Discovering Properties of Inflectional Morphology in Neural Emergent Communication
- Title（参考訳）: ニューラルエジェジェント通信における屈折形態の発見
- Authors: Miles Gilberti, Shane Storks, Huteng Dai,
- Abstract要約: 我々は,2つの調音をシミュレートするための小語彙制約を付与することにより,属性値再構成ゲームである共通の EmCom の設定を再解釈する。
音韻論的制約を模擬することで、結合型形態学が促進され、創発型言語が自然言語の傾向を再現し、文法的属性を融合させることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.261232468101342
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Emergent communication (EmCom) with deep neural network-based agents promises to yield insights into the nature of human language, but remains focused primarily on a few subfield-specific goals and metrics that prioritize communication schemes which represent attributes with unique characters one-to-one and compose them syntactically. We thus reinterpret a common EmCom setting, the attribute-value reconstruction game, by imposing a small-vocabulary constraint to simulate double articulation, and formulating a novel setting analogous to naturalistic inflectional morphology (enabling meaningful comparison to natural language communication schemes). We develop new metrics and explore variations of this game motivated by real properties of inflectional morphology: concatenativity and fusionality. Through our experiments, we discover that simulated phonological constraints encourage concatenative morphology, and emergent languages replicate the tendency of natural languages to fuse grammatical attributes.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークベースのエージェントとの創発的コミュニケーション(EmCom)は、人間の言語の性質に関する洞察を得ることを約束するが、しかしながら、主に、一文字一文字の属性を表すコミュニケーションスキームを優先順位付けし、それらを構文的に構成する、いくつかのサブフィールド固有の目標とメトリクスに焦点を当てている。
そこで我々は,2つの調音をシミュレートするための小語彙制約を課し,自然主義的屈折形態学に類似した新しい設定を定式化することにより,共通の EmCom 設定,属性値再構成ゲームを再解釈する。
我々は、新しいメトリクスを開発し、このゲームの変種を探究し、屈折形態学の実際の性質である連結性と融合性によって動機づけられた。
実験により, 音韻論的制約を模擬することで, 結合形態が促進され, 発声言語が自然言語の傾向を再現し, 文法的属性を融合させることが判明した。
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