Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Primer on Computational Semantics for Artificial Intelligence Systems

論文の概要: A Primer on Computational Semantics for Artificial Intelligence Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25022v1
Date: Tue, 25 Aug 2026 18:10:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.405246
Title: A Primer on Computational Semantics for Artificial Intelligence Systems
Title（参考訳）: 人工知能システムのための計算セマンティックスの研究
Abstract要約: トランスフォーマーに基づく言語モデルがどのように学習し、言語の意味を表現するかを知ることは重要である。この文書は、科学的・哲学的な異なる分野から言語的意味がどのようにアプローチされているのかを読者が理解するための試みである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7783842564949857
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As people adopt transformer-based language models (e.g., ChatGPT and Gemini) for an increasing number of use-cases, it is important to know how such models learn and represent the meaning of the language, and to be more informed about what language is. This document is an attempt to help the reader understand how linguistic meaning (i.e., semantics) is approached from different fields of scientific and philosophical examination. I also explain three primary semantic theories: formal semantics, grounded semantics, and distributional semantics then compare how transformer-based language models differ from how humans learn language.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデル(例えば、ChatGPTやGemini)を多用するため、そのようなモデルがどのように言語の意味を学び、どのように表現するかを知ることが重要であり、言語が何であるかをより深く知ることが重要である。この文書は、読者が言語的意味(意味論)が科学や哲学の異なる分野からどのようにアプローチされているかを理解するのを助ける試みである。また、フォーマルセマンティクス、基底セマンティクス、分布セマンティクスの3つの主要なセマンティクスを説明し、トランスフォーマーベースの言語モデルと人間が言語を学ぶ方法の違いを比較します。

関連論文リスト

A Unified Theory of Language [0.0]
統一言語理論は、ベイズ的な言語処理の認知言語モデルを組み合わせたものである。この理論は、その速さや表現性など、言語の主要な事実を論じている。それは、インテリジェンスの表示のための性的選択によって進化した言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-14T11:09:15Z)
Finding Structure in Language Models [3.882018118763685]
この論文は、言語モデルが人間のものと似た文法構造を深く理解しているかどうかに関するものである。我々は,大規模言語モデルの複雑な性質の理解を深める新しい解釈可能性技術を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T14:37:24Z)
Principles of semantic and functional efficiency in grammatical patterning [1.6267479602370545]
文法的組織は知覚的属性から確実に受け継がれることを示す。多様な言語サンプルの測定から,文法が機能目標を優先していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T10:49:54Z)
A Computational Model for the Assessment of Mutual Intelligibility Among Closely Related Languages [1.5773159234875098]
密接に関連する言語は、ある言語の話者が積極的に学習することなく他の言語の話者を理解することができる言語類似性を示す。相互の知性は程度によって異なり、典型的には精神言語実験でテストされる。本稿では,人間による言語学習の認知過程を近似するために,線形識別学習システムを用いたコンピュータ支援手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-05T11:32:13Z)
Large Language Models for Scientific Synthesis, Inference and Explanation [56.41963802804953]
大規模言語モデルがどのように科学的合成、推論、説明を行うことができるかを示す。我々は,この「知識」を科学的文献から合成することで,大きな言語モデルによって強化できることを示す。このアプローチは、大きな言語モデルが機械学習システムの予測を説明することができるというさらなる利点を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T02:17:59Z)
Agentivit\`a e telicit\`a in GilBERTo: implicazioni cognitive [77.71680953280436]
本研究の目的は,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークモデルが語彙意味論を推論するかどうかを検討することである。考慮される意味的性質は、テリシティ(定性とも組み合わされる)と作用性である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-06T10:52:22Z)
From Word Models to World Models: Translating from Natural Language to the Probabilistic Language of Thought [124.40905824051079]
言語インフォームド・シンキングのための計算フレームワークである「構成」を合理的に提案する。我々は、自然言語から確率論的思考言語への文脈感応的なマッピングとして、言語の意味を定式化する。 LLMは、現実的に適切な言語的意味をキャプチャする文脈依存翻訳を生成することができることを示す。認知的なモチベーションを持つシンボリックモジュールを統合するために、我々のフレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-22T05:14:00Z)
Comparing Spoken Languages using Paninian System of Sounds and Finite State Machines [0.0]
我々はサンスクリットを中心とする言語開発のための生態系モデルを提案する。言語間の単語を音声マップ上の状態遷移として表現し,それに対応する形態的有限オートマタを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-29T15:22:10Z)
Transparency Helps Reveal When Language Models Learn Meaning [71.96920839263457]
合成データを用いた体系的な実験により,すべての表現が文脈に依存しない意味を持つ言語では,自己回帰型とマスキング型の両方の言語モデルが,表現間の意味的関係をエミュレートする。自然言語に目を向けると、特定の現象(参照不透明さ)による実験は、現在の言語モデルが自然言語の意味論をうまく表現していないという証拠を増大させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-14T02:35:19Z)
Probing Linguistic Information For Logical Inference In Pre-trained Language Models [2.4366811507669124]
本稿では,事前学習した言語モデル表現における論理推論のための言語情報探索手法を提案する。 i)事前学習された言語モデルは、推論のためにいくつかの種類の言語情報を符号化するが、弱符号化された情報もいくつか存在する。シンボリック推論支援のためのセマンティックおよび背景知識基盤としての言語モデルの可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-03T07:19:42Z)
Constrained Language Models Yield Few-Shot Semantic Parsers [73.50960967598654]
我々は,事前学習された大規模言語モデルの利用を,少ない意味論として検討する。意味構文解析の目標は、自然言語入力によって構造化された意味表現を生成することである。言語モデルを用いて、入力を英語に似た制御されたサブ言語にパラフレーズし、対象の意味表現に自動的にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-18T08:13:06Z)
Bridging Linguistic Typology and Multilingual Machine Translation with Multi-View Language Representations [83.27475281544868]
特異ベクトル標準相関解析を用いて、各情報源からどのような情報が誘導されるかを調べる。我々の表現は類型学を組み込み、言語関係と相関関係を強化する。次に、多言語機械翻訳のための多視点言語ベクトル空間を利用して、競合する全体的な翻訳精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-30T16:25:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。