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    How to Generate the Structure of Language by LLMs?

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    목차 (Table of Contents)

    • 1. Backgrounds
    • 1. Nature of the Structure of Language (Marcolli et al., 2025)
    • 2. Existing LLMs of the structure of language
    • 2. Vector-based Model: Transformer Model (Vaswani et al., 2017)
    • 1. Transformer Model architecture (Vaswani et al., 2017: 4)
    • 1. Backgrounds
    • 1. Nature of the Structure of Language (Marcolli et al., 2025)
    • 2. Existing LLMs of the structure of language
    • 2. Vector-based Model: Transformer Model (Vaswani et al., 2017)
    • 1. Transformer Model architecture (Vaswani et al., 2017: 4)
    • 2. Scaled Dot-Product Attention
    • 3. Positional Encoding and Structural Invariance
    • 4. Self Attention
    • 5. Open Question
    • 3. Syntax-based Model: AMR Model (Banarescu et al. 2013)
    • 1. Syntax Model architecture
    • 4. Hybrid Model: VerbNet-ConceptNet Model(Fodor, De Deyne, and Suzuki 2024)
    • 1. Fodor, De Deyne, and Suzuki (2024: 148)
    • 2. Evaluation of three models
    • 3. Results & Analysis (Fodor, De Deyne, and Suzuki 2024: 169)
    • 5. Further Studies
    • 1. The mathematical structure of Merge (Marcolli et al., 2025)
    • 6 . Refereces
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