Assessing the influence of attractor-verb distance on grammatical agreement in humans and language models

要約

主名詞と動詞の間にアトラクター名詞が存在する場合の主語と動詞の一致は、複雑な動作を引き起こします。文法性の判断はアトラクターの文法的特徴によって調整されます。
たとえば、「男の子の近くの女の子は登山が好きです」という文では、アトラクター (男の子) と動詞 (likes) の文法数が一致せず、局所的にありえない遷移確率が生じます。
ここでは、文の長さを同じに保ちながら、アトラクターと動詞の間の距離をパラメトリックに調整します。
人間と 2 つの人工ニューラル ネットワーク モデルの両方のパフォーマンスを評価します。アトラクターが動詞に近づくとどちらも間違いが多くなりますが、ニューラル ネットワークはチャンス レベルに近づく一方、人間はアトラクターの干渉をほぼ克服できます。
さらに、反応時間に対するアトラクター距離の線形効果を報告します。
近接効果の考えられる理由は、隣接する単語間の遷移確率の計算であると仮説を立てます。
それにもかかわらず、手がかりベースのモデルなどの古典的な魅力モデルはこの現象を説明するのに十分である可能性があり、したがって新しい研究への道が開かれる可能性があります。
データと分析は https://osf.io/d4g6k で入手可能です

要約(オリジナル)

Subject-verb agreement in the presence of an attractor noun located between the main noun and the verb elicits complex behavior: judgments of grammaticality are modulated by the grammatical features of the attractor. For example, in the sentence ‘The girl near the boys likes climbing’, the attractor (boys) disagrees in grammatical number with the verb (likes), creating a locally implausible transition probability. Here, we parametrically modulate the distance between the attractor and the verb while keeping the length of the sentence equal. We evaluate the performance of both humans and two artificial neural network models: both make more mistakes when the attractor is closer to the verb, but neural networks get close to the chance level while humans are mostly able to overcome the attractor interference. Additionally, we report a linear effect of attractor distance on reaction times. We hypothesize that a possible reason for the proximity effect is the calculation of transition probabilities between adjacent words. Nevertheless, classical models of attraction such as the cue-based model might suffice to explain this phenomenon, thus paving the way for new research. Data and analyses available at https://osf.io/d4g6k

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