NeLLCom-Lex：用于研究词汇系统与语言使用相互作用的神经代理框架
计算与语言
2025-12-03 v1
摘要
词汇语义变化主要通过观察性和实验方法进行研究；然而，观察方法（语料库分析、分布式语义建模）无法把握因果机制，而以人为实验范式进行语义变化研究由于涉及持续的历时过程而难以应用。本工作引入 NeLLCom-Lex，一种神经代理框架，旨在通过首先在真实词汇系统（如英语）中对代理人进行 grounding，然后系统性地操控其通信需求来模拟语义变化。我们采用一个已建立的颜色命名任务，在单一一代内模拟词汇系统的演化，并研究哪些因素导致代理人：（i）发展出类似人类的命名行为和词汇，（ii）根据其通信需求改变其行为和词汇。我们的实验使用不同的监督学习和强化学习管道显示，针对已有语言训练的神经代理人能够以惊人的程度再现人类在颜色命名中的模式，支持进一步使用 NeLLCom-Lex 来阐明语义变化的机制。
引用
@article{arxiv.2509.22479,
title = {NeLLCom-Lex: A Neural-agent Framework to Study the Interplay between Lexical Systems and Language Use},
author = {Yuqing Zhang and Ecesu Ürker and Tessa Verhoef and Gemma Boleda and Arianna Bisazza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22479},
year = {2025}
}
备注
Findings of EMNLP 2025