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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Unsub Shin (Korea University) Sanghoun Song (Korea University)
저널정보
한국언어학회 언어 언어 제47권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
467 - 489 (23page)

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This study aims to understand BERT’s linguistic ability using naturally occurring data. In particular, the study collected marginal language data, such as what we do is create Frankenstein, which is referred to as a Do-Be construction (DBC) (Flickinger & Wasow, 2013). Using web corpora, the study first collected 17,737 instances of the DBC across text genres and English dialects. The corpus analysis supports the idea that DBC is a computationally challenging phenomenon for data-driven language systems due to its statistical sparsity and linguistic complexity. With manual annotations of DBCs, the study designed two computational prediction tasks: subject―verb agreement and synonym substitution tasks, based on the introspective judgment of linguists. The study found that BERT is hugely sensitive to linguistic acceptability of grammatical forms and felicitous words in the prediction tasks, even though the target phenomenon is rarely observed in corpus data. These results show that the neural language model, BERT, can learn abstract linguistic properties beyond surface frequency information.
#Do-Be construction #neural language model #web corpora #agreement attraction #synonym substitution

목차

1. Introduction
2. Background
3. Our Data
4. Corpus Analysis
5. Experiments
6. Discussion and Conclusion
References

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