Agentività e telicità in GilBERTo: implicazioni cognitive

要約

この研究の目的は、Transformer ベースのニューラル言語モデルが語彙意味論を推論するかどうかを調査し、この情報を形態構文パターンの完成に使用することです。
考慮される意味論的特性は、テリシティ (明確性と組み合わされる) とエージェント性です。
どちらも意味論と形態構文の間のインターフェイスで機能します。つまり、意味論的に決定され、構文的にエンコードされます。
タスクは、計算モデルとイタリア語を母語とするグループの両方に提出されました。
2 つのデータ グループを比較することで、神経言語モデルが人間の意味論的能力の重要な側面をどの程度捉えているかを調査することができます。

要約(オリジナル)

The goal of this study is to investigate whether a Transformer-based neural language model infers lexical semantics and use this information for the completion of morphosyntactic patterns. The semantic properties considered are telicity (also combined with definiteness) and agentivity. Both act at the interface between semantics and morphosyntax: they are semantically determined and syntactically encoded. The tasks were submitted to both the computational model and a group of Italian native speakers. The comparison between the two groups of data allows us to investigate to what extent neural language models capture significant aspects of human semantic competence.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google