通过阅读范式的联合潜在建模解构句子消歧：大语言模型惊奇度是不够的
计算与语言
2026-02-05 v1
摘要
以暂时歧义的花园路径句（“While the team trained the striker wondered ...”）作为测试案例，我们提出了一个跨四种不同阅读范式（眼动追踪、单向和双向自定步速阅读、Maze）的人类阅读行为的潜在过程混合模型。该模型区分了花园路径概率、花园路径代价和重分析代价，并通过考虑注意力不集中阅读的试验，得出了更真实的处理代价估计。我们表明，该模型能够再现关于重读行为、理解问题回答和语法判断的经验模式。交叉验证显示，该混合模型对人类阅读模式和试验结束任务数据的预测拟合度也优于基于GPT-2导出的惊奇度的无混合模型。我们讨论了对未来工作的启示。
引用
@article{arxiv.2602.04489,
title = {Deconstructing sentence disambiguation by joint latent modeling of reading paradigms: LLM surprisal is not enough},
author = {Dario Paape and Tal Linzen and Shravan Vasishth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.04489},
year = {2026}
}