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建模双语句子处理：评估 RNN 和 Transformer 体系结构用于跨语言结构启动

💡 原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。

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内容提要

本文比较了基于循环神经网络（RNN）和Transformer架构的语言模型在人类语言处理中的表现，发现Transformer在解释阅读时间和神经活动方面更优。研究表明，Transformer模型能够有效学习抽象结构信息，并在多语言环境中共享语法表示。此外，提出了一种基于图循环网络的预训练方法，显示出在性能和生成多样性上的优势。

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关键要点

本文比较了基于循环神经网络（RNN）和Transformer架构的语言模型在人类语言处理方面的能力。
研究发现Transformer在解释自定步调阅读时间和神经活动方面优于RNN。
Transformer模型能够有效学习抽象结构信息，并在多语言环境中共享语法表示。
提出了一种基于图循环网络的预训练方法，显示出在性能和生成多样性上的优势。

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延伸问答

RNN和Transformer在语言处理中的表现有什么不同？

研究发现，Transformer在解释阅读时间和神经活动方面优于RNN。

Transformer模型如何处理多语言环境中的语法表示？

Transformer能够有效学习抽象结构信息，并在多语言环境中共享语法表示。

文章中提到的基于图循环网络的预训练方法有什么优势？

这种预训练方法在性能、效率和生成多样性方面优于基于注意力机制的Transformer。

跨语言结构启动效应在多大程度上影响语言模型的学习？

研究发现，跨语言结构启动效应在第二语言曝光不到1M标记的数据后就会早期显现。

Transformer模型如何模拟人类的阅读行为？

Transformer模型可以准确模拟人类阅读行为，预测出各种眼动特征。

文章中提到的结构性解析辅助训练对Transformer模型有什么影响？

引入结构性解析的辅助训练能够提高Transformer语言模型在句法推理上的泛化能力。

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