Learning filler-gap dependencies with neural language models: Testing island sensitivity in Norwegian and English
Notice bibliographique
Résumé
Human linguistic input is often claimed to be impoverished with respect to linguistic evidence for complex structural generalizations that children induce. The field of language acquisition is currently debating the ability of various learning algorithms to accurately derive target generalizations from the input. A growing body of research explores whether Neural Language Models (NLMs) can induce human-like generalizations about filler-gap dependencies (FGDs) in English, including island constraints on their distribution. Based on positive results for select test cases, some authors have argued that the relevant generalizations can be learned without domain-specific learning biases (Wilcox et al., 2023), though other researchers dispute this conclusion ((Lan et al., 2024b; Howitt et al.,2024). Previous work focuses solely on English, but broader claims about filler-gap dependency learnability can only be made based on multiple languages and dependency types. To address this gap, we compare the ability of NLMs to learn restrictions on FGDs in English and Norwegian. Our results are mixed: they show that although these models acquire some sophisticated generalizations about filler-gap dependencies in the two languages, their generalizations still diverge from those of humans. When tested on structurally complex environments, the models sometimes adopt narrower generalizations than humans do or overgeneralize beyond their input in non-human-like ways. We conclude that current evidence does not support the claim that FGDs and island constraints on them can be learned without domain-specific biases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».