subject-verb agreement | BriefGPT

关键词subject-verb agreement

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EMNLP评估吸引心理 - 动词距离对人类和语言模型中的语法一致性的影响
主题动词一致性，吸引名词，转换概率，人工神经网络模型以及反应时间是本研究的主要关键词和研究领域，并基于数据和分析结果提出了有关吸引对主题动词一致性的影响及其可能原因的新研究方向。
PDF7 months ago
通过语法错误检测探索针对性的句法知识
本研究旨在利用语法错误检测作为一种诊断探针来评估预训练语言模型的令牌级上下文表示对主谓一致的了解程度，并评估了来自五个预训练语言模型的上下文表示。研究者发现，掩码语言模型线性编码了与 SVA 错误检测相关的信息，而自回归模型的表现与我们的基
PDF2 years ago
COLING人类与 BERT 在无意义句子中的主谓一致错误模式
研究表明，语义的影响会影响人类和神经语言模型在主谓一致任务上的表现，BERT 对此更为敏感。
PDF2 years ago
EMNLPTransformers 中频率对句法规则学习的影响
本研究探讨预先训练的语言模型处理语言任务时是否具有一定程度的符号推理能力，并使用 BERT 模型的英语主语 - 谓语一致性表现为案例研究，发现 BERT 模型能够应用主语 - 谓语一致性规则进行推理，但受单词频率影响较大。
PDF3 years ago
ACL神经语言模型中语法一致机制的因果分析
通过因果中介分析方法研究预训练神经语言模型，揭示模型在困难情境下表现主语 - 谓语服务一致性的机制，研究发现模型的偏好程度及神经元对于主语 - 谓语一致性处理在语法结构不同的句子中存在相似性和差异性，同时表明了不同体系结构和规模的语言模型的
PDF3 years ago
ACL优化语言模型的目标语法评估
通过手工创建的最小句对，Targeted syntactic evaluation of subject-verb number agreement in English (TSE) 评估语言模型的句法知识，方法可以评估语言模型是否将每个语
PDF3 years ago
EMNLPdiagNNose: 神经元激活分析库
本文介绍了 diagNNose，一个用于分析深度神经网络激活的开源库，其中包含广泛的可解释性技术，可提供深入的神经网络内部工作信息。通过在语言模型中使用主谓一致的案例研究，展示了 diagNNose 的功能。
PDF4 years ago
EMNLP词频不预测语言模型的语法知识
本研究研究了神经语言模型的准确度，并发现特定名词在主谓一致和反身指代方面的准确度表现更好，并发现语料库频率与名词在语法任务中的表现无关，最后发现可以从各种类型的训练数据中学习新名词的语法性质。这些结果呈现了一个悖论：语法表现应该比实际观察到
PDF4 years ago
评估 BERT 的句法能力
该研究评估了最近推出的 BERT 模型对英语句法现象的捕捉程度，使用 (1) 自然发生的主谓一致刺激；(2)“无色的绿色思想” 主谓一致刺激以及 (3) 手动制作的主谓一致和反身代词现象的刺激。BERT 模型在所有情况下都表现出色。
PDF5 years ago