GPT-4は語の意味についてどのような情報を持っているか？

【 GPT-4は「語の意味」についてどのような情報を持っているか？ 】

このセッションでは、GPT-4が「語の意味」についてどのような情報を持っているかを探ります。

作ってみたのは、ある語を与えるとその語の「辞書項目」を出力するプロンプトです。（

「歩く」を与えると、こんなふうに動きます。

　【「歩く」の意味 】:
　動詞1: 両足を交互に前に進めて移動する。(例:彼は公園を歩いた。)
　動詞2: 一定の目的や方向に進む。(例:彼は成功へと歩いている。)

　【「歩く」のSemantic Category 】:
　[同義語] 歩行する; 徒歩で行く; 徘徊する; 散歩する; 闊歩する; 行進する; 練り歩く; 遊歩する; 步く; うろつく
　[類義語] 走る; ジョギングする; 進む; 旅する; 移動する; 歩みを進める; 旅行する; 遊ぶ; 散策する; 探検する
　[上位概念] 移動 ＜ 行動 ＜ 生物の活動 ＜ 生物
　[下位概念] 歩く ＞ 超高層ビルを歩く ＞ 空中を歩く ＞ ワイヤーを歩く

　【「歩く」のLexical Category 】:
　[近接語] 道; 公園; 散歩; ペース; 歩幅; 速度; 歩数; 遠く; 距離; 目的地; 環境; 風景; エリア; 足元; 自然
　[直前語] ゆっくりと; 速く; 楽しく; 遠くまで; 道を; 一緒に; 独りで; 公園を; 自然を; 環境を
　[直後語] を開始する; を終える; を続ける; と感じる; のスピード; の距離; のペース; で移動する; で旅行する; で探検する

「King」だとこうなります。

　【「King」の意味 】:
　名詞1: 一国を治める男性の君主を指す。(例: The king signed the decree.)
　名詞2: チェスやカードゲームなどで最も重要な役割を果たすピースまたはカード。(例: He moved his king.)
　名詞3: ある分野や領域で最も優れた、または支配的な人や物を指す。(例: He is known as the king of pop.)

　【「King」のSemantic Category 】:
　[同義語] Monarch; Ruler; Sovereign; Emperor; Tsar
　[類義語] Queen; Prince; Duke; Lord; Leader; Emperor; Tsar; Baron; Count; Sultan
　[上位概念] King ＜ Monarch ＜ Ruler ＜ Human ＜ Mammal ＜ Animal
　[下位概念] King ＞ Country's King ＞ King's Subjects

　【「King」のLexical Category 】:
　[近接語] rule; reign; throne; kingdom; queen; prince; royal; crown; sovereign; authority
　[直前語] the; a; his; her; this; old; young; great; powerful; beloved
　[直後語] of; is; was; has; rules; reigned; orders; declared; ascended; died

この「辞書項目」の選択には、モデルがあります。プリンストンが公開しているWordNetという英語の大規模な語彙データベースです。最近はご無沙汰していたのですが、以前、このデータベースに憧れていました。今回作成したプロンプトの 「上位概念」はWordNetのhypernymを、「下位概念」はWordNetのhyponymをパクったものです。

WordNetが素晴らしいのは、「語の意味」というのは、それ自身で独立して存在するわけではなく、階層的な概念の一部として存在し、かつまた、それぞれの意味は、相互にリンクしてネットワークを構成していることを表現しているからです。

プロンプトで、こうしたミニWordNet-likeな情報を引き出すことが出来るということは、GPT-4は、こうした情報を保持し「語の意味」の階層とそのネットワークをキチンと把握していることを示しているのだと思います。

-------------------------------------

ショートムービー「 語の意味 」を公開しました。
https://youtu.be/yKnqUE3Gq4c?list=PLQIrJ0f9gMcMZkwx9VXm46JJ57pNpix1b

資料 pdf「 語の意味 」https://drive.google.com/file/d/1cebaii9RP2qBFH9foNdiOLq96HYD-O_u/view?usp=sharing

blog：「 GPT-4は「語の意味」についてどのような情報を持っているか？ 」　
https://maruyama097.blogspot.com/2023/06/gpt-4_0832493384.html

「プロンプトで遊ぶ -- GPT-4 との対話 」まとめページ
https://www.marulabo.net/docs/prompt/

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

マルレク・ネット「エントロピーと情報理論」公開しました。

イメージ
前回の秋葉原でのマルレクのネット配信が始まりました。 https://crash.academy/class/156 タイトルを「エントロピーと情報理論 -- 量子情報理論入門 -- 」に変更しました。最初の30分は、無料です。 次回のマルレク「量子コンピュータとは何か？」の導入となるコンテンツです。 講演資料は、こちらです。 https://goo.gl/CKayix  あわせて、ご利用ください。 　　　--------------------------------- 　　　マルレク・ネット　ビデオ・コンテンツ　 　　　--------------------------------- 　「エントロピーと情報理論」 　　　　 https://crash.academy/class/156 　「人工知能の歴史を振り返る」 　　　　 https://crash.academy/class/139/ 　「ニューラル・コンピューターとは何か？」 　　　　 https://crash.academy/class/101/ 　「Google ニューラル機械翻訳」 　　　　 https://crash.academy/class/76/ 　「RNNとLSTMの基礎」 　　　　 https://crash.academy/class/66/
続きを読む

初めにことばありき

旧約の「創世記」の「光よあれ」は、ビッグバンを思わせて、物理学者はちょっと萌えるかもしれないのだが、新約の「ヨハネによる福音書」には、言語学者が喜びそうなフレーズがある。 「初めに言があった。言は神と共にあった。言は神であった。」 僕が知っていたのは、「はじめにことばありき」という訳だったのだが。この口語訳での「言」は、英訳だとこうなっている。 "In the beginning was the Word, and the Word was with God, and the Word was God." 「言」= "Word" である。はじめにあったのは、Wordであって、Language ではない。だから、新しい口語訳では、普段、あまり馴染みない「言」という訳語を使ったのかも。「初めに語があった」では、なんかしまらないんだろうな。（僕は、「はじめにことばありき」というフレーズの方が好きだ。） ちなみに、「ヨハネによる福音書」は、英語では、"Gospel of John" という。「ジョンのゴスペル」である。でも、そう日本語に訳してしまうと、ジョン・レノンがバラードではなく、ゴスペルを歌っているようで、まずいんだろうな。 「ことば」・「言」・"Word" と訳されている、元々の言葉を調べてみると面白い。 キリスト教のオーソドックスな原典であるラテン語訳聖書では、この部分は、こうなる。 "In principio erat Verbum, et Verbum erat apud Deum, et Deus erat Verbum" 「イン・プリンキピオー・エラト・ウェルブム」 英訳 Word のラテン語の原語は、Verbum である。この単語、英語に直訳すれば、Verbである。「初めに、動詞があった。」　言語学の「従属性文法 (Dependency Grammar) 」理論の人たち、喜びそう。 もっとも、英語のVerbは、元々は、動詞というより広く言葉全体をさしてたらしい。そのことは、「ノンバーバル・コミュニケーション (Non-Verbal Communication) 」というのが、動詞を使わないコミュニケーション
続きを読む

人間は、善と悪との重ね合わせというモデルの失敗について

人間は善と悪との「重ね合わせ」だという前回の話は、人間の本性の複雑さを語るのには、ありうる喩えなのかもしれないが、量子の「重ね合わせ」の喩えとしては、実は、二つの点で失敗しているのだ。 一つには、複雑な善と悪との重ね合わせから情報を引き出す「簡単・粗野」な方法として、善か悪かの判断のみを下す「善悪測定器」を、便宜的に導入したのだが、これがマズイ。 複雑な量子の状態を「測定」した時に、我々は、その状態を複雑なまま見いだすことは出来ないのだ。量子が、善と悪との状態の重ね合わせだとしたら、測定によって我々が見いだすのは、必ず、善か悪か、どちらかの状態の量子を見いだす。 もしも、量子が、善悪二つの状態の重ね合わせではなく、もっと沢山の状態（例えば、100個の状態）の重ね合わせの場合でも、我々が「測定」で得られるのは、その中の、たった一つの状態である。 だから、量子の世界では、善か悪かの判断のみを下す「善悪測定器」は、決して「便宜的」なものではなく、これ以外の測定はできないという意味で、「原理的」な制約を表現しているのである。そのことが、先の喩えでは、うまく表現されていない。 量子の不思議さを、「重ね合わせ」の状態が不思議だと思っている人も多いのだが、それは違うと思う。 善と悪との重ね合わせの前回の例もそうだし、波だって、フーリエ変換だって、我々の日常に、たくさん「重ね合わせ」の現象は存在する。それは、ちっとも不思議なことではないし、表象するのも簡単である。 不思議なのは、「重ね合わせ」ではなく、量子に対する「測定」の方なのだ。それは、我々が「測定」に対してもつイメージとは、かけ離れている。量子力学の基礎の部分を構成しているのは、この不思議な「測定」の形式化・数式化なのである。（そして、それは、難しいものではない。今度の「紙と鉛筆」の演習に来て。） 二つ目の失敗も、実は、「測定」の扱いに関係している。 先の例では、丸山は、1,000回ほど「善悪測定器」にかけられ、その結果で、70% 悪人で、30% 善人 だと判定されるみたいな話をした。それが違うのである。 我々が「測定」で得られるのは、「重ね合わせ」を構成する複数の状態の中のたった一つの状態であると書いたのだが、それだけではないのだ。「測定」によって、量子の状態は、「測定」された一
続きを読む