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Towards a Similarity-Adjusted Surprisal Theory
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究指出传统惊讶理论在词汇相似性处理中的不足，提出通过引入信息值和多样性指数来调整惊讶，从而提升预测能力。
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关键要点
- 本研究指出传统惊讶理论在处理词汇相似性时的不足。
- 通过引入信息值这一预测性测量，克服了传统惊讶理论的限制。
- 利用多样性指数扩展了惊讶理论，提出相似性调整的惊讶。
- 新指标在某些数据集上相较于传统惊讶具有更强的预测能力。
- 研究预示着新指标在理解努力测量上的潜在影响。
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