SEMANTIC AMBIGUITY PROCESSING IN HUMAN COGNITION: A COMPARATIVE ANALYSIS OF NLP MODELS AND PSYCHOLINGUISTIC APPROACHES
Ключевые слова:
Семантическая неопределенность, человеческое сознание, модели NLP, психолингвистика, обработка языка, контекст, разрешение неопределенности, модели на основе ограничений, модульность, инкрементальная обработкаАннотация
Семантическая неопределенность — это широко распространённое явление как в естественном использовании языка, так и в области вычислительной обработки текста. В данной статье исследуется, как семантическая неопределенность обрабатывается в человеческом сознании с точки зрения психолингвистики, и проводится сравнение этих процессов с механизмами, используемыми современными моделями обработки естественного языка (NLP). Основываясь на знаниях из когнитивной науки, лингвистики и искусственного интеллекта, мы изучаем, как человек динамически разрешает неопределенность, используя контекст, предшествующие знания и когнитивные эвристики, в то время как модели машинного обучения полагаются в основном на статистические закономерности и заранее обученные эмбеддинги. Также рассматриваются теоретические концепции, такие как модели на основе ограничений и модульность разума, для более глубокого понимания различий между человеческими и машинными процессами разрешения неопределенности. Наконец, обсуждаются перспективы интеграции психолингвистических теорий в разработку NLP-систем для создания более когнитивно достоверных языковых технологий.
Библиографические ссылки
1. Altmann, G. T. M. (1998). Ambiguity in Sentence Processing. Trends in Cognitive Sciences, 2(5), 146–152.
2. MacDonald, M. C., Pearlmutter, N. J., & Seidenberg, M. S. (1994). Lexical Nature of Syntactic Ambiguity Resolution. Psychological Review, 101(4), 676–703.
3. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT.
4. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017). Attention Is All You Need. In Advances in Neural Information Processing Systems.
5. Ferreira, F., & Clifton, C. (1986). The Independence of Syntactic Processing. Journal of Memory and Language, 25(3), 348–368.
6. Kuperberg, G. R., & Jaeger, T. F. (2016). What do we mean by prediction in language comprehension? Language, Cognition and Neuroscience, 31(1), 32–59.
7. Fodor, J. A. (1983). The Modularity of Mind: An Essay on Faculty Psychology. MIT Press.
8. Abdurakhmonova, N. Z., & Teshabayev, A. G. (2019). Modeling IT of discourse analysis and the ussues machine translation. Scientific Bulletin. Physical and Mathematical Research, 1(2), 101-107.
