論文の概要: Studies with impossible languages falsify LMs as models of human language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11389v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 15:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.674763
• Title: Studies with impossible languages falsify LMs as models of human language
• Title（参考訳）: 不可能言語を用いた人間の言語モデルとしてのLMのファルシフィケーションに関する研究
• Authors: Jeffrey S. Bowers, Jeff Mitchell,
• Abstract要約: Futrell と Mahowald [arXiv:2501.17047] によると、幼児と言語モデル(LM)は、不自然な構造を持つ不可能な言語よりも、証明された言語を学習しやすくする。 文献をレビューし、LMが証明された言語と多くの不可能な言語を等しく学習することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6328866317851185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: According to Futrell and Mahowald [arXiv:2501.17047], both infants and language models (LMs) find attested languages easier to learn than impossible languages that have unnatural structures. We review the literature and show that LMs often learn attested and many impossible languages equally well. Difficult to learn impossible languages are simply more complex (or random). LMs are missing human inductive biases that support language acquisition.
• Abstract（参考訳）: Futrell と Mahowald [arXiv:2501.17047] によると、幼児と言語モデル(LM)は、不自然な構造を持つ不可能な言語よりも、証明された言語を学習しやすくする。 文献をレビューし、LMが証明された言語と多くの不可能な言語を等しく学習することを示す。 不可能な言語を学ぶことの難しさは、単により複雑(あるいはランダム)である。 LMは、言語習得をサポートする人間の帰納バイアスを欠いている。

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