Using Computational Models to Test Syntactic Learnability
Using Computational Models to Test Syntactic Learnability
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使用计算模型来测试句法可学习性
DOI：
10.1162/ling_a_00491
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发表时间：
2023
影响因子：
1.6
通讯作者：
Levy, Roger
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wilcox, Ethan Gotlieb;Futrell, Richard;Levy, Roger
我们通过评估自回归（增量）语言模型的泛化，研究了英语填充缺口依赖性的可学习性以及对它们的“岛屿”约束，这些模型使用深度学习来预测给定上下文的下一个单词。通过实验心理语言学的析因测试，我们发现模型不仅获得了填充物和空白之间的基本偶然性，而且还获得了依赖关系中所隐含的无界性和层次性约束。我们评估了一个模型的收购岛屿的限制，证明其预期的一个填充缺口应急衰减在岛屿环境。我们的研究结果提供了经验证据反对的论点，从贫困的刺激，这一特定的结构。
We studied the learnability of English filler-gap dependencies and the “island” constraints on them by assessing the generalizations made by autoregressive (incremental) language models that use deep learning to predict the next word given preceding context. Using factorial tests inspired by experimental psycholinguistics, we found that models acquire not only the basic contingency between fillers and gaps, but also the unboundedness and hierarchical constraints implicated in the dependency. We evaluated a model’s acquisition of island constraints by demonstrating that its expectation for a filler-gap contingency is attenuated within an island environment. Our results provide empirical evidence against the argument from the poverty of the stimulus for this particular structure.
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DOI：
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