Does Incomplete Syntax Influence Korean Language Model? Focusing on Word Order and Case Markers

要約

語順や格記号などの構文要素は、自然言語処理の基礎です。
最近の研究では、構文情報が言語モデルのパフォーマンスを向上させ、人々が学習メカニズムを理解するための手がかりを提供することが示されています。
英語などの語順が固定された言語とは異なり、韓国語では、その標準的な構造にもかかわらず、文の構成要素の機能を示す格マーカーのおかげで、さまざまな単語のシーケンスが許容されます。
この研究では、韓国語モデルがこの柔軟性を正確に把握できるかどうかを調査します。
通常の韓国語のコミュニケーションでは、語順の不完全さや格記号の省略が頻繁に現れることに注意してください。
これをさらに調査するために、構文的に不完全な韓国語 (SIKO) データセットを導入します。
SIKO を通じて、不完全な構文を含む韓国語モデルの柔軟性を評価し、データセットのトレーニング価値を確認しました。
結果は、これらのモデルが韓国人本来の柔軟性を反映し、不完全な入力を正確に処理することを示しています。
さらに、SIKO を使用した微調整により、一般的な不完全な韓国語構文形式を処理する能力が強化されます。
データセットのシンプルな構築プロセスは、パフォーマンスの大幅な向上と相まって、効果的なデータ拡張手法としての地位を確立します。

要約(オリジナル)

Syntactic elements, such as word order and case markers, are fundamental in natural language processing. Recent studies show that syntactic information boosts language model performance and offers clues for people to understand their learning mechanisms. Unlike languages with a fixed word order such as English, Korean allows for varied word sequences, despite its canonical structure, due to case markers that indicate the functions of sentence components. This study explores whether Korean language models can accurately capture this flexibility. We note that incomplete word orders and omitted case markers frequently appear in ordinary Korean communication. To investigate this further, we introduce the Syntactically Incomplete Korean (SIKO) dataset. Through SIKO, we assessed Korean language models’ flexibility with incomplete syntax and confirmed the dataset’s training value. Results indicate these models reflect Korean’s inherent flexibility, accurately handling incomplete inputs. Moreover, fine-tuning with SIKO enhances the ability to handle common incomplete Korean syntactic forms. The dataset’s simple construction process, coupled with significant performance enhancements, solidifies its standing as an effective data augmentation technique.

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