人々と大規模言語モデルにおける形態に基づく言語生産性の検証
arXiv:2610.33433v1 公告タイプ:新規 要旨:新しい文脈での単語の使用に見られる言語生産性は、人間の言語に関する最も顕著な事実の一つである。しかし、このような生産性を可能にする知識がどれほど抽象的なのかについては、依然として不明である。本研究では、成功した一般化が形態に基づく情報に依存する文脈において、人々と計算言語モデルの言語生産性を比較する。特に、能動態で学習した新しい動詞を受動態の文脈へ拡張するという課題に焦点を当てる。その結果、人々は、たとえその新しい動詞に妥当な意味を付与できない場合であっても、言語形態に関する抽象的な一般化と整合する形で、能動態から受動態への用法を拡張することが示された。一方で、大規模言語モデルは、既存の動詞に類似した意味を持つ場合にのみ、この拡張に成功した。


