What Kind of Language is Easy to Language-Model Under Curriculum Learning?
作者: Nadine El-Naggar, Tatsuki Kuribayashi, Ted Briscoe
分类: cs.CL
发布日期: 2026-04-29
备注: The 15th edition of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL 2026)
💡 一句话要点
研究课程学习对语言模型学习不同类型语言难易程度的影响
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 语言模型 课程学习 归纳偏置 语言类型学 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有研究缺乏对语言模型学习不同类型语言难易程度的系统性分析，尤其是在不同学习场景下。
- 本研究探索了课程学习（CL）对语言模型归纳偏置的影响，模拟了人类语言学习的渐进过程。
- 实验结果表明，课程学习显著改变了语言模型的归纳偏置，影响其对不同类型语言的学习能力。
📝 摘要（中文）
大量已证实的语言共享共同的特征配置，形成了一个从类型学上非常罕见（例如，宾语-动词-主语语序）或不可能的语言到非常常见的特征组合（例如，主语-宾语-动词语序）的谱系。一个核心问题是在什么条件下可以预测这种类型学趋势，特别是语言模型的学习偏差是否足以重现这种模式。在本研究中，我们为这种分析增加了一个维度——语言模型的学习场景——以探索其与语言模型归纳偏置的相互作用。具体来说，作为一项初步研究，我们研究了课程学习（CL）作为一种发展驱动的学习场景（即，从更简单的句子开始，而不是随机排序的输入）的效果。我们使用一个简单的课程学习变体扩展了现有的基于语言模型的探索，并发现课程学习对语言模型的表观归纳偏置产生了重大影响。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究语言模型在学习不同类型语言时所面临的难易程度差异，以及课程学习这种学习范式对这种差异的影响。现有方法通常采用随机输入训练语言模型，忽略了人类语言学习的渐进性，可能导致模型难以学习某些类型的语言。
核心思路：论文的核心思路是引入课程学习，即从简单到复杂地组织训练数据，模拟人类语言学习的过程。通过这种方式，希望能够改变语言模型的归纳偏置，使其更容易学习某些在随机输入下难以学习的语言类型。
技术框架：整体框架包括：1）构建不同类型语言的合成数据集；2）使用标准语言模型（如Transformer）作为学习器；3）设计课程学习策略，例如按照句子长度或语法复杂度排序；4）对比在随机输入和课程学习下的模型性能。
关键创新：关键创新在于将课程学习应用于语言类型学研究，探索学习范式对语言模型归纳偏置的影响。这与以往主要关注模型结构或训练数据的研究有所不同，提供了一个新的视角。
关键设计：论文使用简单的课程学习变体，例如按照句子长度递增的方式组织训练数据。损失函数采用标准的交叉熵损失。具体的网络结构和参数设置可能参考了已有的语言模型研究，但在论文中没有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的主要实验结果表明，课程学习显著影响了语言模型的归纳偏置。具体而言，在课程学习下，语言模型更容易学习某些在随机输入下难以学习的语言类型。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有明确给出，需要在论文全文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自然语言处理领域，例如改进机器翻译系统，使其能够更好地处理不同类型的语言。此外，该研究还可以为语言教学提供理论指导，帮助设计更有效的语言学习课程。未来的研究可以探索更复杂的课程学习策略，并将其应用于更广泛的语言模型。
📄 摘要（原文）
Many of the thousands of attested languages share common configurations of features, creating a spectrum from typologically very rare (e.g., object-verb-subject word order) or impossible languages to very common combinations of features (e.g., subject-object-verb word order). One central question is under what conditions such typological tendencies can be predicted, and specifically whether the learning bias of language models (LMs) is sufficient to reproduce such patterns. In this study, we add one dimensionality to such analysis -- the learning scenario for LMs -- to explore its interaction with the inductive bias of LMs. Specifically, as a first study, we examine the effect of curriculum learning (CL), as a developmentally motivated learning scenario, i.e., starting with simpler sentences rather than randomly-ordered input. We expand existing LM-based exploration (El-Naggar et al., 2025a,b) with a simple CL variant and find that CL substantially impacts the apparent inductive bias of LMs.