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本文提出SIHA，一种在多智能体系统中，当智能体隐藏时推断交互结构的方法，结合结构无关初始化与迭代优化，以改进结构推断和轨迹重建。
本文将早期语言习得建模为基于图的心理词典上的搜索，采用扩散激活和类别探索，在模拟四种语言的规范词汇习得方面优于最短路径基线。