言語モデル確率におけるコンテキストの削減

本論文は、言語モデルにおける確率的削減を観察するために必要な最小限のコンテキストを調査しており、認知科学に関連する現象です。 全体的な発話が必要であるという仮定に異議を唱え、n-gram表現で十分であると示唆しています。 これは、言語モデルが人間の認知プロセスとどのように関連しているかを理解することに影響を与え、より効率的なモデル分析につながる可能性があります。

• •確率的削減に必要な最小限のコンテキストに焦点を当てています。
• •n-gramで十分であり、全体的な発話の必要性に異議を唱えています。
• •言語モデルと認知の関係を理解することに関連しています。