Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 15 октября 2026 года] Название: От параллелизма к дивергенции: Языковые модели обучения номинальным действиям в HTML-обзора PDF (экспериментальный) Резюме: Действия номинальных строений (АНК) выражают события в номинальной форме, с их проставлениями на основе схем, содержащихся в клаузулах или обычных существительных выражениях. В настоящем документе мы изучаем вопрос о том, как различные грамматические конфигурации влияют на изучение языковыми моделями АНК и связанных с ними конструкций, а также каким образом эти предпочтения в обучении сопоставляются с типологическими распределениями на естественных языках. Мы используем грамматически усовершенствованный метод для построения синтетического корпуса, который сочетает общий семантический вклад естественной корпоры и вычислительную грамматику. Мы строим 96 целевых языков, которые различаются по порядку слов в клаузуле, порядку строк, согласованию, системе дополнения и стратегии АНК. Для каждого языка мы тренируем GPT-2-малые модели с нуля и оцениваем их на основе целевых минимальных пар, охватывающих 34 грамматических явления. Результаты показывают типологические параллели в конфигурациях базовых клаузул, но различия в дополнительных системах и стратегиях АНК, при этом модели также изучают сочетания редких или непроверенных на естественных языках. Такое частичное согласование позволяет предположить, что естественный языковой состав населения может отражать как общее давление на…
От параллелизма до дивергенции: изучение номинальных строений языковых моделей
arXiv: 261 020.22468v 1 Annuales Type: New Briew: Action Nomary Constructs (ANCs) экспресс-события в номинальной форме, с указанием их аргументов по образцам, встречающимся в клаузулах или обычных существенных фраз. В настоящем документе мы изучаем вопрос о том, как различные грамматические конфигурации влияют на изучение языковыми моделями АНК и связанных с ними конструкций, а также каким образом эти предпочтения в обучении сопоставляются с типологическими распределениями на естественных языках. Мы используем грамматически усовершенствованный метод для построения синтетического корпуса, который сочетает общий семантический вклад естественной корпоры и вычислительную грамматику. Мы строим 96 целевых языков, которые различаются по порядку слов в клаузуле, порядку строк, согласованию, системе дополнения и стратегии АНК. Для каждого языка мы тренируем GPT-2-малые модели с нуля и оцениваем их на основе целевых минимальных пар, охватывающих 34 грамматических явления. Результаты показывают типологические параллели в конфигурациях базовых положений, но различия в дополнительных системах и стратегиях АНК,