新模型利用单次出现词比率分析修正齐夫定律和希普定律

本研究论文通过开发仅出现一次的词（单次出现词）比例模型，对齐夫定律和希普定律进行了修改。研究假设了一个标准的urn模型用于词语标记采样，并提出单次出现词比率是文本长度的函数。研究了四种此类函数——常数、抵消、线性、和逻辑斯蒂函数，其中逻辑斯蒂模型在英语文本样本中表现出最佳拟合度。论文还讨论了对更大的文本语料库需要更复杂的混合模型。 AI

影响 为自然语言处理模型开发提供了潜在相关的理论语言学见解。

排序理由 学术论文，详细介绍了对语言学定律的理论修正。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]

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