Heaps' law
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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。
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新研究分析视频与虚构对话中的赫普夫定律
一篇新的研究论文探讨了词汇量如何随文档长度缩放，即赫普夫定律，在自然视频对话和虚构电影对话中的表现。研究发现在不同词性之间存在这种缩放差异，表明沟通效率因媒介而异。这项研究有助于理解不同对话情境下的语言模式。
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新的二次模型改进了希普定律对词类型-标记关系的描述
研究人员提出了一种对希普定律的二次项修正。希普定律传统上使用幂函数描述词类型和标记之间的关系。虽然希普定律在双对数尺度上是线性的，但经验观察显示出轻微的凹性。新的二次模型在英语小说上进行了测试，更准确地拟合了类型-标记数据，其线性系数略高于1，二次系数约为-0.02。该形式化方法还提供了一种使用“伪方差”概念估计曲率的方法，尽管在大标记数下可能面临数值不稳定性。
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研究人员发现烹饪设计的通用统计定律
研究人员通过分析大量的全球食谱语料库，发现了支配烹饪设计的通用统计定律。研究发现，食材使用遵循齐夫定律般的缩放规律，烹饪多样性随语料库规模的增长呈亚线性增长，食谱复杂度遵循门策拉特-阿尔特曼关系。宏量营养素浓度也呈现对数正态分布，这表明食谱与语言一样，是受简单、受限生成过程塑造的组合符号系统。