言葉とそれ以上へ：記憶可能性と読書時間の文レベル心理言語学的ノームを探る大規模言語モデル

本文: arXiv:2603.12105v1 アナウンスタイプ: new Abstract: 大規模言語モデル（LLMs）は、単語や多語表現に対して、価値性（valence）、覚醒（arousal）、具体性（concreteness）といった心理言語学的ノームの推定を生成し、人間の判断と相関することが最近示されている。これらの推定は、人間の研究で用いられる問いと似た問いをゼロショット方式でLLMに投げることによって得られる。一方、語彙決定時間（lexical decision time）や獲得年齢（age of acquisition）などの他のノームについては、LLMsは地上真値と一致する結果を得るには監督付きファインチューニングが必要である。本論文では、文レベルの文脈における複数語間の関係を含む、これまで未研究であった特徴である「文の記憶可能性」と「読書時間」へこのアプローチを拡張する。これらの結果は、ファインチューニングを経て人間由来のノームと相関する推定値を提供し、解釈可能な基準予測子の予測力を超えることさえあることを示し、LLMが文レベルの特徴について有用な情報を含むことを実証している。 同時に、ゼロショットおよび少数ショットの性能は非常に混在しており、LLMプロンプトを人間の認知測定の代理指標として使用する際にはさらなる注意が必要であるという追加の証拠を提供している。