本研究论文深入探讨了词汇增长的基础理论，利用了伯恩施坦函数和豪斯多夫序列等数学框架。该研究将这些数学概念与连续时间泊松点过程和离散时间独立同分布过程联系起来。它还整合了最近在单次出现词汇率模型方面的进展，具体证明了 Logistic 单次出现词汇率模型定义了一个伯恩施坦函数，并分析了当应用于平稳和 Weibull 更新过程时伯恩施坦-豪斯多夫理论的局限性。 AI
影响 这项研究为理解语言模型词汇扩展提供了理论基础，可能为未来的模型设计提供信息。
排序理由 该条目是一篇发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了与词汇增长相关的数学理论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
- arXiv
- Bernstein--Hausdorff theory
- Hapax Rate Models
- Hausdorff sequences
- IID processes
- logistic hapax rate model
- Poisson point processes
- stationary renewal processes
- Weibull renewal processes
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