論文の概要: Imperfect Language, Artificial Intelligence, and the Human Mind: An Interdisciplinary Approach to Linguistic Errors in Native Spanish Speakers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01615v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 14:22:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.293226
• Title: Imperfect Language, Artificial Intelligence, and the Human Mind: An Interdisciplinary Approach to Linguistic Errors in Native Spanish Speakers
• Title（参考訳）: 不完全言語, 人工知能, 人間の心 : スペイン語話者の言語エラーに対する学際的アプローチ
• Authors: Francisco Portillo López,
• Abstract要約: 本研究は,スペイン語話者による言語的誤りの学際的研究である。 それは、現在の大きな言語モデルがどのように解釈し、再現し、修正するかを分析することを目的としている。 このプロジェクトは、スペイン語をネイティブ言語として理解するだけでなく、NLPシステムの開発にも貢献している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linguistic errors are not merely deviations from normative grammar; they offer a unique window into the cognitive architecture of language and expose the current limitations of artificial systems that seek to replicate them. This project proposes an interdisciplinary study of linguistic errors produced by native Spanish speakers, with the aim of analyzing how current large language models (LLM) interpret, reproduce, or correct them. The research integrates three core perspectives: theoretical linguistics, to classify and understand the nature of the errors; neurolinguistics, to contextualize them within real-time language processing in the brain; and natural language processing (NLP), to evaluate their interpretation against linguistic errors. A purpose-built corpus of authentic errors of native Spanish (+500) will serve as the foundation for empirical analysis. These errors will be tested against AI models such as GPT or Gemini to assess their interpretative accuracy and their ability to generalize patterns of human linguistic behavior. The project contributes not only to the understanding of Spanish as a native language but also to the development of NLP systems that are more cognitively informed and capable of engaging with the imperfect, variable, and often ambiguous nature of real human language.
• Abstract（参考訳）: 言語エラーは単なる規範文法からの逸脱ではない;それらは言語の認知アーキテクチャにユニークな窓を与え、それらを複製しようとする人工システムの現在の限界を明らかにする。 本研究は,スペイン語話者が生成する言語的誤りの学際的研究であり,現在の大規模言語モデル(LLM)がどのように解釈し,再現し,修正しているかを解析することを目的としている。 この研究は、理論言語学、エラーの性質を分類し理解する、神経言語学、脳内のリアルタイム言語処理でそれらを文脈化する、自然言語処理(NLP)という3つの中心的な視点を統合し、言語エラーに対する解釈を評価する。 スペイン原住民(+500)の真正誤の目的構築コーパスは、経験分析の基礎となる。 これらのエラーは、GPTやGeminiのようなAIモデルに対してテストされ、その解釈精度と人間の言語行動のパターンを一般化する能力を評価する。 このプロジェクトは、スペイン語を母国語として理解するだけでなく、より認知的に理解され、不完全で可変的で、実際の人間の言語のあいまいな性質に関わりうるNLPシステムの開発にも貢献している。

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