A Neural Model of Adaptation in Reading
A Neural Model of Adaptation in Reading
复制标题
阅读适应的神经模型
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Tal Linzen
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Marten van Schijndel;Tal Linzen
有人认为，人类会迅速调整他们的词汇和句法期望，以匹配当前语言环境的统计数据。我们通过证明与非自适应模型相比，向神经语言模型添加简单的自适应机制可以改善我们对人类阅读时间的预测来进一步支持这一说法。我们通过心理语言学实验分析了该模型在受控材料上的性能，并表明它不仅适用于词汇项目，还适用于抽象句法结构。
It has been argued that humans rapidly adapt their lexical and syntactic expectations to match the statistics of the current linguistic context. We provide further support to this claim by showing that the addition of a simple adaptation mechanism to a neural language model improves our predictions of human reading times compared to a non-adaptive model. We analyze the performance of the model on controlled materials from psycholinguistic experiments and show that it adapts not only to lexical items but also to abstract syntactic structures.
影响因子：
5.4
作者：
Chang, F;Dell, GS;Bock, K
通讯作者：
Bock, K