ニューラル言語モデルによるかき混ぜ構文のモデリング

フィラー・ギャップ依存は，wh句とその解釈位置との間に成立する長距離依存関係である．近年，言語モデルがフィラー・ギャップ依存に対応してどのような予測を形成するのかをサプライザルを用いて評価する研究が進められているが，その多くは英語のwh移動を対象としている．本研究では，複数の言語モデルについて日本語のかき混ぜ構文を対象にサプライザルの分析を行う．実験の結果，言語モデルは部分的にかき混ぜ構文におけるフィラー・ギャップ依存の交互作用を一般化し，人間の処理傾向とも整合的な予測傾向を示した．