Lower Perplexity is Not Always Human-Like

2021/06/16 (Wed) 12:00 (JST)

栗林樹生 / Tatsuki Kuribayashi (東北大学)

[Webサイト]

2020年東北大学大学院情報科学研究科修士課程修了.現在,東北大学大学院情報科学研究科にて博士課程取得に向けて研究を進めている.2020年より日本学術振興会特別研究員(DC1).Langsmith株式会社共同創業者.

概要

言語普遍的な人の言語処理の計算モデルの解明に向けて,確率モデルと人の読み活動 (読み時間や脳波) を照らし合わせた研究が行われてきた.しかしながら,特にニューラルモデルの認知的妥当性を対象とした近年の研究のほとんどは英語を対象として行われており,そこで得られた知見の言語横断的な一般性は定かでない.本研究では英語とは大きく異なる文構造をもつ日本語に焦点を当て,言語モデルの認知的妥当性について日英言語横断的に調査を行う.既存の知見の一つとして,本研究では「言語モデルの工学的性能 (パープレキシティ) が良いほど認知的妥当性も高い」という報告を取り上げ,本知見が言語横断的に成り立たないことを示し,言語横断的な検証の必要性を強調する.さらに,本実験で得られた言語間の結果の乖離についてUniform Information Density Hypothesisの観点から考察する.

※トークは日本語です。

[動画] [論文] (ACL 2021)

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