语言模型作为词序假设的一种替代评估方法：以日语为例
计算与语言
2020-05-05 v1
摘要
我们考察了一种使用神经语言模型（LMs）分析语言词序的方法论。这种基于 LM 的方法有潜力克服现有方法面临的困难，例如基于计数的方法中预处理错误的传播。在本研究中，我们探究基于 LM 的方法是否对词序分析有效。作为一个案例研究，由于日语词序复杂且灵活，本研究聚焦于日语。为验证基于 LM 的方法，我们检验了（i）LM 与人类词序偏好的相似性，以及（ii）使用基于 LM 的方法获得的结果与以往语言学研究的的一致性。通过实验，我们初步得出结论：LMs 展现出足以作为分析工具的词序知识。最后，利用基于 LM 的方法，我们揭示了常规词序与话题化之间的关系，该关系此前尚未通过大规模实验进行分析。
引用
@article{arxiv.2005.00842,
title = {Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese},
author = {Tatsuki Kuribayashi and Takumi Ito and Jun Suzuki and Kentaro Inui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.00842},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ACL2020