Is analogy enough to draw novel adjective-noun inferences?

要約

最近の研究（Ross et al。、2025、2024）は、それぞれ人間とLLMの新しい形容詞名詞の組み合わせに一般化する能力は、それぞれがそれぞれがフレーズの意味を決定し、推論を導き出すための構成メカニズムにアクセスできることを示していると主張しています。
代わりに、これらの推論を、組成を必要とせずに、既知の推論と類似して導き出すことができるかどうかを調べます。
（1）語彙項目に対する類似性を使用して類推のモデルを構築し、（2）類推によって人間の参加者に推論を求めることにより、これを調査します。
この戦略は、Ross et alのデータセットの大部分に適していることがわかりました。
（2025）、人間とLLMの両方が収束的な推論を導き出すが、類推によってうまく処理されていない新しい組み合わせがあります。
したがって、これらの場合に一般化するために人間とLLMが使用するメカニズムは、類推に完全に減らすことができず、おそらく構成を含むと結論付けています。

要約(オリジナル)

Recent work (Ross et al., 2025, 2024) has argued that the ability of humans and LLMs respectively to generalize to novel adjective-noun combinations shows that they each have access to a compositional mechanism to determine the phrase’s meaning and derive inferences. We study whether these inferences can instead be derived by analogy to known inferences, without need for composition. We investigate this by (1) building a model of analogical reasoning using similarity over lexical items, and (2) asking human participants to reason by analogy. While we find that this strategy works well for a large proportion of the dataset of Ross et al. (2025), there are novel combinations for which both humans and LLMs derive convergent inferences but which are not well handled by analogy. We thus conclude that the mechanism humans and LLMs use to generalize in these cases cannot be fully reduced to analogy, and likely involves composition.

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