BriefGPT - AI 论文速递
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学术出版物基于内容的新颖度衡量方法：概念验证
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用自信息的倒数来衡量专利权要求的范围。通过考虑不同的语言模型，发现模型越复杂，结果越好。GPT2模型优于基于词和字符频率的模型。
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关键要点
- 本研究提出以专利权要求的自信息的倒数来衡量其范围。
- 该方法基于信息理论，假设罕见概念比常见概念更具信息量。
- 自信息是根据要求的出现概率计算的，概率由语言模型得出。
- 研究考虑了五种语言模型，从简单到复杂，包括GPT2。
- 最简单的模型将范围度量减少到词或字符计数的倒数。
- 研究应用于九个系列的专利权要求，要求范围逐渐减小。
- 评估语言模型性能的指标显示，模型越复杂，结果越好。
- GPT2模型优于基于词和字符频率的模型。
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