研究提出将机器学习作为衡量语义复杂度的“认知温度计”

2026年10月9日发表于arXiv的研究提出，可将机器学习模型作为衡量语义复杂度的“认知温度计”，以更客观地解释人类心智的语义范畴表征与语言偏好。研究表明，逻辑与机器学习在相对复杂度及语义类型学效应上多呈现收敛结果；但在产生分歧时，机器学习相比逻辑复杂度具有更好的解释力。该路径为连接符号逻辑与联结主义AI提供了统一的复杂度研究框架。

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