arXiv · cs.CL· Doron Sivan·· 10 天前AI 评分20
随机组合树的信息论研究
Information Theory of Random Composition Trees
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Doron Sivan
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24788v1
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AI 导读
研究者分析了随机组合树（random composition trees）这一递归切分文本的随机模型的信息论性质，证明其熵随根节点规模线性增长，并给出熵率与分支因子的解析表达式，同时证明大树具有典型性。该模型与语言作为平稳遍历随机过程建模时共享线性熵增长与典型性两个关键性质。
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