语言学中的Surprisal理论在缺乏理性基础时被视为同义反复

一篇近期论文认为，将语言单元处理难度与语言模型意外度联系起来的Surprisal理论，在缺乏理性基础的情况下是一种同义反复。作者认为，对于任何难度衡量标准，都可以找到一个相应的语言模型，使得该理论无法被证伪。这种模糊性之前被认为相关的语言模型源自训练语料库的假设所掩盖，而这一假设现在受到经验结果的挑战。为了克服这一点，论文建议语言模型必须基于非经验因素，如记忆限制或处理目标，而不是仅仅基于行为数据。 AI

排序理由 该条目是一篇学术论文，讨论了语言学和计算语言学中的一个理论概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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