关键词dependency length minimization
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- 依赖局部性能预测印地语的非典型词序？
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 - 高效优化 SOV 语言中的依存长度最小化
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。
- 印地语中依赖长度最小化的有限理性解释
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。
- MM广义最优线性排序
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 - 最大化可预测性的头部定位：一种信息论方法
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 - 交叉依存的稀缺性：特定约束的直接结果？
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。