사람과 대규모 언어 모델에서의 형태 기반 언어 생산성 검토

arXiv:2610.33433v1 발표 유형: 신규

요약: 새로운 맥락에서 단어가 사용되는 사례로 확인되는 언어적 생산성은 인간 언어의 가장 두드러진 특징 중 하나입니다. 그러나 이러한 생산성을 가능하게 하는 지식이 얼마나 추상적인지는 여전히 명확하지 않습니다. 우리는 성공적인 일반화가 형태 기반 정보에 의존하는 맥락에서 사람과 계산 언어 모델의 언어적 생산성을 비교합니다. 특히, 능동태로 학습된 새로운 동사의 수동태 활용을 확장하는 데 주목합니다. 연구 결과, 사람들은 새 동사에 대해 타당한 의미를 부여할 수 없는 경우에도, 언어적 형태에 관한 추상적 일반화와 일치하는 방식으로 능동태에서 수동태로의 활용을 확장하는 것으로 나타났습니다. 반면, 대규모 언어 모델은 기존 동사와 유사한 의미를 새 동사에 부여할 수 있을 때에만 성공적으로 활용했습니다. 이를 통해 우리는 계산 모델의 통사적 지식이 특정 어휘 항목의 분포와 의미에 여전히 얽매여 있으며, 이는 인간의 통사적 지식과는 다른 양상을 보인다고 결론지었습니다.