論文の概要: Analysis of the Neglect-Zero Effect in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05864v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 08:39:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.654384
• Title: Analysis of the Neglect-Zero Effect in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるネグレクト・ゼロ効果の解析
• Authors: Jin Tanaka, Daiki Matsuoka, Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka,
• Abstract要約: LLMの言語処理が人間の認知過程にどのように似ているかを検討する。 無視ゼロ効果によって引き起こされる2種類の推論に焦点を当てる。 その結果, 本研究で分析したLSMでは, 無視ゼロ効果は生じないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.164287400700815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the extent to which the language processing of LLMs resembles human cognitive processes, focusing on a human cognitive bias called the $\textit{neglect-zero effect}$. This effect refers to the human tendency to ignore $\textit{zero-models}$, which are configurations that render a proposition vacuously true by virtue of an empty set. We focus on two types of inferences driven by the neglect-zero effect, and examine how LLMs process these inferences by comparing their behavior with that in an inference that does not involve the neglect-zero effect. For this purpose, we employ a paradigm based on $\textit{structural priming}$, where recent exposure to a preceding sentence (the $\textit{prime}$) facilitates the processing of a subsequent sentence (the $\textit{target}$) due to their structural similarity. We prepare primes to force LLMs to consider the zero-model, and analyze whether they also consider it in the target. The results suggest that the neglect-zero effect may not occur in the LLMs analyzed in this study. Our code is available at https://github.com/ynklab/neglect_zero
• Abstract（参考訳）: 我々は、LLMの言語処理が人間の認知過程にどのように似ているかを調査し、$\textit{neglect-zero effect}$という人間の認知バイアスに焦点を当てた。 この効果は、空集合によって空の真命題を空にする構成である$\textit{zero-models}$を無視する人間の傾向を指す。 本研究では, 無視ゼロ効果によって引き起こされる2種類の推論に注目し, 無視ゼロ効果を伴わない推論において, LLMがこれらの推論をどのように処理するかを検討する。 この目的のために、我々は$\textit{structural priming}$に基づくパラダイムを採用し、最近、前文($\textit{prime}$)への露出は、その構造的類似性から、後文($\textit{target}$)の処理を容易にする。 我々は、ゼロモデルを考えるために LLM を強制する素数を準備し、それらがターゲットにも考慮するかどうかを分析する。 その結果, 本研究で分析したLSMでは, 無視ゼロ効果は生じないことが示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/ynklab/neglect_zeroで利用可能です。

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