通过对二十多种不同的计算模型测试发现，尽管这些模型可能包含不同的结构、方法和数据集，但其前向单词期望和人类阅读行为之间的关系是很直接的，其中深度 Transformer 模型和 n-gram 模型在眼动数据方面表现优异，而在句法知识和预测能力之间不存在重大关系。

Jun, 2020

通过对现代神经结构的分析，提出一种新的语言建模表现度量并与人类主观认知语言处理结果的相关性来重新评估 Goodkind 和 Bicknell（2018 年）的观点，证明了一种基于困惑度的语言模型能否对阅读时间进行建模的线性假设不适用于 LSTM 网络，变形器和预训练模型。

Sep, 2020

通过整合语言用户的认知能力信息，重新评估了从多种语言模型中估计出的意外性和熵的预测能力，以读时数据作为对处理工作的度量，研究发现大多数情况下，整合认知能力提高了意外性和熵对读时的预测能力，并且研究结果表明分析的语言模型模拟了具有较低语言智力的读者，对具有高语言智力的目标群体的预测估计较不准确。

Jun, 2024

本文主要介绍了如何利用计算模型思想来预测英文文本的词汇复杂度，并详细论述了基于传统机器学习分类器和深度神经网络的不同方法，以及相关实验和应用领域如文本简化。

Mar, 2023

语言模型的下一个词概率已成功模拟了人类阅读行为。然而，在此基础上的研究表明，为了提供人类首选回答而进行的指导调整反而降低了大型语言模型在计算心理语言学视角下的心理测量预测能力。此外，使用特定语言学假设的提示方法仍然不如基础语言模型，暗示最近的指导调整和提示方法在认知建模中无法提供比基础语言模型更好的估计。

Nov, 2023

研究表明，人类能够快速适应当前语言环境的词汇和句法预期，添加一个简单的适应机制到神经语言模型中可以提高我们对人类阅读时间的预测准确度，该模型不仅可以适应词汇，还可以适应抽象的句法结构。

Aug, 2018

本文研究了使用 Latent Semantic Analysis（LSA）方法增强语言模型的预测能力，并提出并评估了几种整合 LSA 的方法，包括语义缓存，部分重新排序和插值等。与 4-gram 基线和简单缓存模型相比，我们发现所有的方法都有显著的改进，其中大部分方法有更大的改进。

Jan, 2008

该研究考察了语言模型在处理文本时是否能够检索先前出现的确切单词，并发现 transformers 模型可以从第一次出现的名词清单中提取词语的身份和排序，而 LSTM 模型则更加侧重于先前单词的语义要点，以及其与列表中其他单词的关系。

Oct, 2022

通过多语言的句法评估套件 CLAMS，调查神经词语预测模型在各种语言中学习语法的能力，结果表明单语 LSTMs 在句子成分及吸引子存在时达到了很高的精度，而在其他方面的一致性准确率较低，多语言模型通常表现不如单语模型。

May, 2020

大型、数据庞大的基于 Transformer 的语言模型对于罕见单词的预测更加准确，从而导致它们的意外度估计与人类的阅读时间相关性降低。

Feb, 2024