Word Order's Impacts: Insights from Reordering and Generation Analysis

现有的研究已经探讨了自然文本中单词顺序的影响。它们通常通过打乱单词的原始顺序来进行分析，然后比较模型在原始序列和打乱序列之间的性能。实验结果表明性能下降微不足道。考虑到这些发现，提出了不同的有关单词顺序的假设，包括“单词顺序与词汇语义冗余”和“模型不依赖于单词顺序”。本文通过添加顺序重建视角和选择不同谱系的数据集来重新审视上述假设。具体来说，我们首先选择了四个不同的数据集，然后设计了顺序重建和连续生成任务。实证结果支持 ChatGPT 依赖单词顺序进行推断，但不能支持或否定单词顺序词汇语义之间的冗余关系。

论文旨在探讨词序对自然文本的影响，验证了现有假设，并提出了新的词序重构视角。

论文通过词序重构和生成任务，发现ChatGPT在推断时确实依赖词序，但无法证明词序与词汇语义之间的冗余关系。

论文使用了四个不同的数据集，并设计了词序重构和生成任务。实验结果显示，词序对ChatGPT的推断有影响，但无法证明词序与词汇语义之间的冗余关系。

近期的相关研究包括使用词序重构任务探究词序对模型的影响，以及探讨模型是否依赖于词序等。