arXiv · cs.CL· Zachary Hopton·· 14 天前AI 评分31
计算心理语言学研究重新审视 unigram surprisal 的估计方法
Revisiting the Estimation of Unigram Surprisal in Computational Psycholinguistics
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zachary Hopton
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.18414v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
一项 arXiv cs.CL 研究指出，计算心理语言学中 contextsurprisal 通常由神经语言模型导出，而 unigram surprisal 多来自独立语料统计，这种做法割裂了二者的概率联系。作者提出三项估计原则，要求两者来自同一语言模型，并给出 Monte Carlo 估计器及更低方差的边缘化变体。在该统一框架下重新估计后，各预测变量对阅读时间的贡献发生变化，且频次可成为比 contextual surprisal 更强的加工努力预测指标。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org