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

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

语言中的距离最小化是一般原则，其特例是词序中的交换距离最小化。本文探讨了该原则在主语（S）、宾语（O）和动词（V）三者组成的三元组中的表现，并引入了词序旋转的概念作为预测的认知基础。结果表明，在三种灵活顺序 SOV 语言（韩语、马拉雅拉姆语和僧伽罗语）中均存在交换距离最小化的证据，但在僧伽罗语中较为弱。在韩语和尤其是马拉雅拉姆语中，交换距离最小化比对规范顺序的偏好更为突出。

Dec, 2023

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

在研究中，通过建立句子结构网络，基于句法依存关系，证明自然语言中交叉依存关系的罕见性并非由于独立或特定的限制条件，而是由于依存长度最小化原则产生的副作用。同时，通过简单的预测模型，对横跨句法依存关系的概率进行了估计。

Jan, 2016

从信息论的角度出发， 增加了一个竞争性的语序原则：目标元素可预测性的最大化，进一步完善了词序的数学理论。 然而依存长度的最小化与可预测性最大化之间存在矛盾，对于头的最大化可预测性，头应该出现在最后，这最大化了相对于依存长度最小化的成本。本文回顾了这种广泛的理论框架对于理解主语，宾语和动词 6 种可能排序的最优性，多样性和演化的影响。

May, 2017

本文探讨了语言处理中的单词顺序问题，并提出了基于语言学、心理语言学、计算语言学和自然语言处理的理论模型。进一步，为了优化处理单词最小化相关性，提出一种新的单词顺序，重点关注远距离依赖的人类和计算语言处理困难。最后探讨这些单词顺序对于人类语言和计算模型的影响。

Aug, 2021

本文提出了一种新的中间表示法，基于这种表示法，我们将短语表示分析转化为依存分析，并通过在依存标签中编码顺序信息，表明任何可训练的依存分析器都可以用来生成 constituents。尽管我们的方法很简单，但实验证明，结果与强基准线（例如伯克利解析器和 SPMRL 2014 共享任务中最好的单一系统）不相上下，特别是在德语断点解析方面，我们超过了当前的技术水平。

Feb, 2015

基于英语和德语的议会辩论文献，本研究使用五个依赖解析器对句法语言变化进行历时趋势分析，包括线性依赖距离和其他与依赖距离最小化相关的度量标准，结果表明在不同的度量标准下，句法语言变化在英语和德语中具有类似趋势，且变化更频繁出现在句子长度分布的两端，这是一项使用现代自然语言处理技术的英语和德语句法语言的最广泛分析。

Feb, 2024