論文の概要: How Well Does First-Token Entropy Approximate Word Entropy as a Psycholinguistic Predictor?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22209v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 20:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.855291
• Title: How Well Does First-Token Entropy Approximate Word Entropy as a Psycholinguistic Predictor?
• Title（参考訳）: 初歩的エントロピー近似単語エントロピーはどのように心理言語学的予測因子となるか?
• Authors: Christian Clark, Byung-Doh Oh, William Schuler,
• Abstract要約: 文脈エントロピー(英: Contextual entropy)とは、単語の処理の難しさを捉える心理言語学的な尺度である。 利便性のために、エントロピーは通常、単語の最初のサブワードトークン上の言語モデルの確率分布に基づいて推定される。 我々は単語エントロピーのモンテカルロ推定値を生成し、単語は可変数のトークンにまたがることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.55240473621401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contextual entropy is a psycholinguistic measure capturing the anticipated difficulty of processing a word just before it is encountered. Recent studies have tested for entropy-related effects as a potential complement to well-known effects from surprisal. For convenience, entropy is typically estimated based on a language model's probability distribution over a word's first subword token. However, this approximation results in underestimation and potential distortion of true word entropy. To address this, we generate Monte Carlo (MC) estimates of word entropy that allow words to span a variable number of tokens. Regression experiments on reading times show divergent results between first-token and MC word entropy, suggesting a need for caution in using first-token approximations of contextual entropy.
• Abstract（参考訳）: 文脈エントロピー(英: Contextual entropy)とは、単語が遭遇する直前に単語を処理することの難しさを捉える心理言語学的尺度である。 近年の研究では、エントロピー関連効果が、仮定からよく知られた効果を補完する可能性があることが確認されている。 利便性のために、エントロピーは通常、単語の最初のサブワードトークン上の言語モデルの確率分布に基づいて推定される。 しかし、この近似は真の単語エントロピーの過小評価と潜在的歪みをもたらす。 これを解決するために,単語エントロピーのモンテカルロ (MC) 推定値を生成し,単語を可変数のトークンに分散させることができる。 読解時間に対する回帰実験は, 単語エントロピーと第1の単語エントロピーの間に異なる結果を示し, 文脈エントロピーの第一の単語エントロピーを用いた場合の注意が必要であることを示唆している。

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