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语法配置如何影响语言模型学习动作名词构式

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AI 综述

Iskar Deng 与 Shane Steinert-Threlkeld 发表论文,用语法工程方法构建 96 种合成语言,覆盖小句语序、名词短语语序、对齐、补语系统和 ANC 策略等差异,每种语言从零训练 GPT-2-small,并用覆盖 34 种语法现象的定向最小对评测模型对动作名词构式及相关构式的学习。 结果显示,模型在小句基本配置上与自然语言的类型学分布平行,但在补语系统和 ANC 策略上出现分化,还会学到自然语言中罕见甚至未见的组合。

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报道时间线

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10月19日
  1. arXiv cs.CL
    从平行到分化:语言模型如何学习动作名词化构式

    研究用语法工程方法构建 96 种合成语言,覆盖小句语序、名词短语语序、对齐、补语系统和 ANC 策略等差异,每种语言从零训练 GPT-2-small,并用覆盖 34 种语法现象的定向最小对进行评测。结果显示模型在小句基本配置上与自然语言的类型学分布平行,但在补语系统和 ANC 策略上出现分化,还会学到自然语言中罕见甚至未见的组合。

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