信号博弈中同义词与同音异义词的稳定性与演化

同义词与同音异义词出现在所有自然语言中。我们在信号博弈的框架内分析它们的演化。我们模型中的智能体使用强化学习，其中所传达词语或其解释的选择概率取决于等于累积成功通信次数的权重。当概率随权重线性增长时，同义词显得非常稳定，而同音异义词相对较快地衰退。这种行为似乎与语言学观察不符。当概率随权重的增长快于线性时，可获得更好的吻合。我们的结果可能表明，某种正反馈，即所谓的梅特卡夫定律，可能驱动某些语言过程。我们模型中同义词与同音异义词的演化可用某种非线性瓮模型近似描述。