論文の概要: Graded strength of comparative illusions is explained by Bayesian inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14642v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 16:33:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.214098
• Title: Graded strength of comparative illusions is explained by Bayesian inference
• Title（参考訳）: 比較イリュージョンの勾配強度はベイズ推定によって説明される
• Authors: Yuhan Zhang, Erxiao Wang, Cory Shain,
• Abstract要約: 我々は、比較錯覚の強さを予測するために、可算解釈の後方確率の定量的モデルを用いる。 本研究は,文章理解のノイズチャネル理論を支持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.712837524773173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Like visual processing, language processing is susceptible to illusions in which people systematically misperceive stimuli. In one such case--the comparative illusion (CI), e.g., More students have been to Russia than I have--comprehenders tend to judge the sentence as acceptable despite its underlying nonsensical comparison. Prior research has argued that this phenomenon can be explained as Bayesian inference over a noisy channel: the posterior probability of an interpretation of a sentence is proportional to both the prior probability of that interpretation and the likelihood of corruption into the observed (CI) sentence. Initial behavioral work has supported this claim by evaluating a narrow set of alternative interpretations of CI sentences and showing that comprehenders favor interpretations that are more likely to have been corrupted into the illusory sentence. In this study, we replicate and go substantially beyond this earlier work by directly predicting the strength of illusion with a quantitative model of the posterior probability of plausible interpretations, which we derive through a novel synthesis of statistical language models with human behavioral data. Our model explains not only the fine gradations in the strength of CI effects, but also a previously unexplained effect caused by pronominal vs. full noun phrase than-clause subjects. These findings support a noisy-channel theory of sentence comprehension by demonstrating that the theory makes novel predictions about the comparative illusion that bear out empirically. This outcome joins related evidence of noisy channel processing in both illusory and non-illusory contexts to support noisy channel inference as a unified computational-level theory of diverse language processing phenomena.
• Abstract（参考訳）: 視覚処理と同様に、言語処理は人々が体系的に誤認識する錯覚に影響を受けやすい。 例えば、比較錯覚(CI)では、私よりも多くの学生がロシアに通っているが、補完者は、その根底にある非感覚的な比較にもかかわらず、文を許容できると判断する傾向にある。 先行研究は、この現象をノイズチャネルに対するベイズ的推論(Bayesian inference)として説明できると主張している:ある文の解釈の後続確率は、その解釈の事前確率と、観察された(CI)文への腐敗の可能性の両方に比例する。 初期の行動研究はこの主張を支持しており、CI文の代替解釈の狭いセットを評価し、解釈者が、イラストリー文に腐敗した可能性が高い解釈を好んでいることを示している。 本研究では,人間の行動データを用いた統計的言語モデルの新規な合成によって導かれる,可視的解釈の後続確率の定量的モデルを用いて,錯覚の強さを直接予測することにより,この先行研究を再現し,実質的に超越する。 提案モデルでは,CI効果の強さの微妙な低下だけでなく,前述したプロノミナル対フル名詞句の出現による影響も説明できる。 これらの知見は、経験的に現れる比較錯覚について新しい予測を行うことを示すことによって、文章理解のノイズチャネル理論を支持する。 この結果は、様々な言語処理現象の計算レベルを統一した理論として、ノイズチャネル推論をサポートするために、イラストリーと非イリューズリーの両方の文脈におけるノイズチャネル処理の関連証拠と結合する。

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