계산 모델을 사용하여 구문 학습 가능성 테스트하기

우리는 영어 채우기-공백 의존성과 이에 대한 '섬' 제약의 학습 가능성을 연구하였으며, 이전 맥락을 기반으로 다음 단어를 예측하기 위해 심층 학습을 사용하는 자기 회귀(증분) 언어 모델의 일반화를 평가했습니다. 실험 심리언어학에 영감을 받은 계수 검정을 사용하여, 모델이 채우기와 공백 간의 기본적인 우연만을 전이하는 것이 아니라, 의존성에 관련된 무한성 및 계층적 제약도 습득한다는 것을 발견했습니다. 우리는 모델이 섬 제약을 습득하는 것을 평가하기 위해, 채우기-공백 우연에 대한 기대가 섬 환경 내에서는 감소함을 입증하였습니다. 우리의 결과는 이 특정 구조에 대한 자극의 빈곤 주장에 반하는 실증적 증거를 제공합니다.