考虑语言结构的所有可能排列顺序的问题，研究了熵最小化和交换距离最小化原则对于 $n=3$ 或 $n=4$ 的语言结构中的影响，并通过掷骰实验和词序频率随机排列验证了熵最小化和交换距离最小化的强有力证据。

Apr, 2024

在 SOV 语言中，通过将短的前动词成分移到主动词旁边，以减少所有与主动词相关的前动词依赖的长度，从而解释了前动词成分排序决策，这表明了一种最低努力策略和有界理性在语言决策和语言进化中的作用。

Apr, 2024

通过将元素数量视为从奇数到偶数的前一个情况的过度，论文研究了在线存储成本的诸多方面，并证明将核心放在中心可以最小化在线内存成本。

Sep, 2013

通过在印地语 - 乌尔都语树库 (Hindi-Urdu Treebank corpus) 中提取包含明确定义的主语和宾语的句子，并对这些句子的前谓语成分进行有系统的排列，我们测试了依赖长度最小化作为非典型 (OSV) 句法选择的重要预测因素的假设，尤其是在控制给定性和意外度等信息状态的情况下。研究结果显示，虽然非典型的原始语料库句子倾向于在生成的语料库变体中最小化依赖长度，但这一因素在辨别原始语料库句子时并没有显著贡献，超出意外度和给定性的衡量。值得注意的是，话语可预测性成为成分顺序偏好的主要决定因素。这些研究结果得到了 44 名母语为印地语的受试者的人工评价的进一步支持。总的来说，本研究揭示了期望适应在词序决策中的作用，并将结果置于话语产生和信息局部性理论之中。

May, 2024

通过空间网络将句子中单词的语法依赖关系表示为优化问题，引入新的评分方法来量化减少单词距离的认知压力，研究 93 种语言的句子，发现这种方法能准确评估大约一半的语言的优化水平，并对各个领域的语言研究提供了启示，特别是对网络科学有重要意义。

Jul, 2020

通过 80 种语言的语料和系统发展模型，研究说明了单个语言中词序变化的频率分布和演化，说明词序变异反映了语言在维持总体有效性方面优化竞争压力的不同方式。研究结果表明，语法结构和使用在有限的认知资源下相互协调以支持有效沟通。

Jun, 2022

本研究针对印地语中的词序偏好，通过实证研究发现短语距离最小化策略，而非全局依存长度最小化策略，是更好的解释，同时，结果显示认知资源限制在自然语言形成中扮演着至关重要的角色。

Apr, 2023

语言的世界呈现出特定的类型学或意向性普遍现象；例如，主 - 宾 - 动 (SOV) 的语序通常使用后置词。通过语言模型的计算模拟，我们研究了语序普遍现象。我们的实验表明，具有类型学典型语序的语言模型的困惑度较低，其中包括认知可行的偏见：句法偏见、特定分析策略和记忆限制。这表明认知偏见和可预测性（困惑度）之间的相互作用可以解释语序普遍现象的许多方面。这也展示了在计算模拟语言普遍现象时的认知驱动语言模型的优势，这通常在认知建模中使用。

Feb, 2024

通过比较词汇的遗传距离，在 Swadesh 列表中对同义词进行归一化的 Levenshtein 距离计算，提出了一种降低个人判断主观性的语言之间遗传距离计算方法，并利用该方法构建了一种印欧语系的语言树。

Aug, 2007

本研究考虑了语词序的进化问题，并通过信息论模型选择方法，评估了各种竞争性假设的适用性，其中包括基于语词序置换环和标准类型学的双重二元模型。研究结果表明，置换环模型在强烈倡导简洁性的情况下是最佳模型，从而支持卡夫曼的广义观点和一个六元类型学。

Dec, 2015