arXiv 自然语言处理· Leyi Lao, Yulin Ou, Yang Xu, Hao An·· 9 小时前AI 评分31
建模自然语言中信息承载事件的到达时间
Modeling the Arrival Time of Information-Bearing Events in Natural Language
AI 导读
研究者提出利用神经时间点过程（TPPs）结合 LLM 语义表示，预测文本中新词与高意外度 token 两类承载信息事件的到达时间。实验显示 LLM 产生新词的速率显著高于人类，但在高意外度 token 上两者无明显差异。此外，新词事件强度在人类与 LLM 中均随时间衰减，而高意外度 token 事件未呈现衰减。
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