研究分析语言模型surprisal对中文阅读时间的预测力
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研究分析语言模型surprisal对中文阅读时间的预测力
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报道摘要
一项研究用 14M-1.4B 的 Chinese-Pythia 模型（30B token 训练）分析 token 级 surprisal 对中文阅读时间的预测力，并提出 SMS 对齐方案以调和眼动语料分词与 LM 子词分词的不一致。
摘自 arXiv cs.AI
最新进展10月7日 12:00
研究：LM surprisal 对中文阅读时间的预测力因语料库而异报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.AI研究：LM surprisal 对中文阅读时间的预测力因语料库而异
一项研究用 14M-1.4B 的 Chinese-Pythia 模型（30B token 训练）分析 token 级 surprisal 对中文阅读时间的预测力，并提出 SMS 对齐方案以调和眼动语料分词与 LM 子词分词的不一致。
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