.png){kind=icon}
返回
TRANSFORMERS, CONTEXTUALISM, AND POLYSEMY
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.3998/ergo.9261.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
Transformer架构，由Vaswani等人（2017）提出，是语言模型开发中近期显著进展的核心，包括广泛使用的聊天机器人如Chat-GPT和Claude。本文中，我主张我们可以从Transformer架构的工作方式中提取出语境与意义之间关系的理论。我将此称为Transformer理论，并认为它在两个相关的哲学辩论中具有创新性：关于自然语言中语境敏感程度的语境主义辩论，以及关于如何在词语意义的解释中捕捉多义性的多义性辩论。
Keyword:
contextualism
semantic minimalism
context-sensitivity
polysemy
homonymy
ambiguity
large language models
transformers
computational linguistics
期刊
E
IF:
0.8
论文数:
14
被引数:
0
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏分享收藏
查看更多内容