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语言大模型是当前研究热点，但如何评估机器生成的语言与人类自然语言的差异是一个关键且困难的问题。南方科技大学计算机科学与工程系计算语言学与意识科学（CLCS）课题组对这一问题进行了深入研究，提出了一种基于信息熵频谱分析的新型方法。这种方法可有效地用于评估大语言模型（large language models, LLMs）的生成质量，并检测与人类自然语言的区别。这种新型方法的灵感来源于心理语言学领域中...
中国科学院声学研究所专利：一种基于长短时记忆网络的语言模型重估方法
利用覆盖歧义检测法和统计语言模型进行汉语自动分词
统计语言模型 覆盖歧义检测法 自动分词
2009/4/27
该文探讨了利用覆盖歧义检测法和统计语言模型进行汉语自动分词的问题。采用了多次迭代的方法来进行汉语词层面统计语言模型的训练。该方法能够得到更优化的语言模型。该文详细介绍了统计语言模型的训练过程,给出了语言模型复杂度随迭代次数增加而减小的实验结果。还给出了在不同的统计语言模型阶数下切分正确率变化的情况,分析了切分正确率变化的原因。