自然言語処理における意味の生成
arXiv cs.CL / 2026/3/24
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要点
- 本論文は、自然言語処理における人間のような文脈的意味が、古典的なブール意味論よりも量子論理のメカニズムとより整合するのかを検討し、ベル／CHSH型のテストによって観測される大規模言語モデルの文脈性（コンテクスチュアリティ）と関連づける。
- 幅広いモデル規模にわたって、著者らは推論設定ごとにCHSH |S|パラメータを測定し、|S|の四分位範囲がモデルの識別に最も有効であることを見出す。ただし、それでも標準的な外部パフォーマンスや安全性関連ベンチマークとは直交している。
- ベル不等式違反の頻度は、MMLU、幻覚（ハルシネーション）率、ナンセンス検出といったベンチマークに対して、弱いものの有意ではない反相関しか示さないと報告している。
- 本研究は、|S|がサンプリングパラメータや語順によってどのように変化するかを調べ、真に文脈的な性質は、プロンプトインジェクションへの防御設計に関係する情報理論的な制約を導入すると論じる。さらに、それはソーシャルな文脈操作との類似性も示す。
- 著者らは、敵対的戦術は「特定の出力を強制する」だけではなく、文脈レベルでの可能な解釈の空間を形作ることで機能し得ると提案し、それを操作の根本的な一形態として位置づける。
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