人口异质性在新兴交流中的作用
摘要：人口常被视为语言出现和演化的结构组成部分：人口越多，语言越有结构。尽管这一观察在社会语言学文献中广泛存在，但在具有神经元代理的计算机模拟中并未一直得到重复。因此，在本文中，我们旨在阐明这一表面上的矛盾。我们通过在演讲者-听众Lewis游戏中改变代理人群体大小来探索 emergent language properties。在复现实验差异后，我们质疑了模拟假设中代理群体是同质的。我们首先调查了演讲者-听众不对称如何改变语言结构，以研究两个潜在多样性因素：训练速度和网络容量。我们发现， emergent language properties 仅受演讲者和听众之间学习速度差异的相对差异的影响，而不受其绝对值影响。然后，我们利用这一观察结果来控制人口异质性，而不引入混杂因素。最后，我们展示了引入这种训练速度异质性自然地解决了初始的矛盾：更大规模的模拟社区开始发展更稳定和结构化的语言。
作者：Mathieu Rita, Florian Strub, Jean-Bastien Grill, Olivier Pietquin, Emmanuel Dupoux
论文ID：2204.12982
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-04-28