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학술저널
저자정보
정원일 (동국대학교) 김유희 (신한대학교) 박명관 (동국대학교)
저널정보
서강대학교 언어정보연구소 언어와 정보사회 언어와 정보 사회 제44권
발행연도
2021.11
수록면
165 - 191 (27page)
DOI
10.29211/soli.2021.44..006

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This paper assesses the language-processing ability of the neural language model (L2-GPT-2) trained on data sets of English textbooks published in Korea using the Generative Pre-trained Transformer (GPT)-2. Assuming that the language model (LM) is also an (artificial) language learner, we test it focusing on subject-verb agreement in English. It is a well-established fact that L1 speakers exhibit facilitatory interference effects in ungrammatical sentences with a plural subject and a singular form of verb. Unlike human native speakers, L2-GPT-2 as well as L1-GPT-2 display such effects in ungrammatical sentences either with a plural subject and a singular form of verb, or with a singular subject and a plural form of verb. Though there is a significant difference between human speakers and neural LMs in processing subject-verb agreement, the two LMs’ sensitivity to interference by a distractor NP points to the fact that they can attain a remarkably human-like linguistic generalization on subject-verb agreement.
#언어모델 #GPT-2 #언어(학) 일반화 #주어-동사 일치 #간섭효과 #복수-단수 비대칭 #language model #GPT-2 #linguistic generalization #subject-verb agreement #interference effect #plural-singular asymmetry

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