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该论文提出了一种归纳框架，通过结合跨语言共用词（colexification）网络与文本概念描述，学习语言无关的概念嵌入，从而能够为未见过的概念生成嵌入，并与跨语言相似度度量具有良好的相关性。
该论文研究语言模型如何学习动作名词化结构（ANCs），通过构建 96 种参数化的人工语言并从头训练 GPT-2-small 模型，发现模型学习偏好在基本从句配置上与自然语言类型学分布一致，但在补语系统和 ANC 策略上出现分歧。
ELIZAGen 项目将系统发育分析工具应用于 ELIZA 的数百次重新实现，通过 13 个二进制特征对 27 个跨越 1965–2025 年、八种编程语言的版本构建代码亲缘树，成果以 Jeff Shrager 2025 年 12 月的草稿论文形式发布。
Steinert-Threlkeld 和 Szymanik 认为，机器学习模型可以作为衡量语义复杂性的"认知温度计"，研究表明基于学习的度量方法与传统的逻辑复杂性方法趋于一致，且在某些情况下能更好地解释语义共性。
QuanLing 论文将基于预训练语言模型的语言距离量化框架扩展到西罗曼语族（法语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语），通过 LaBSE 嵌入距离、分词碎片化率和 mBERT 掩码预测进行跨语支验证，发现葡西最近、法意最远，且框架具有跨语支泛化能力。
一种基于生成理论的神经符号框架将句法理论与 AraBERT 相结合，用于消解现代标准阿拉伯语名词短语中的结构歧义，在未见数据上达到了 96.88% 的准确率。研究表明，形式语言学结构可以被转化为 Transformer NLP 系统中可解释的接口。
本文介绍了Coupled Usage–Sense Processes (CUSP)，一个用于分析词汇语义变化的层次化模型，通过量化词语使用中随时间变化的时间、机制和归因。
介绍了Empath，一个用于分析危机咨询对话中情绪动态的框架，该框架应用于与黑人文本使用者的悲伤讨论，揭示了诸如持续性负面情感和渐进希望转变等模式。
本文验证了使用历时词嵌入测量梵语语义变化的方法，展示了在复现经文献学证实的语义变迁方面的高准确性，尽管该语言资源匮乏且形态复杂。
本文开发了一种用于形式语义的向量逻辑，描述了压缩向量表示何时允许对真值条件进行精确线性或仿射读出，并在GloVe和word2vec嵌入上进行了实验。
本文介绍了一种使用GPT-2标记预测意外度来标注儿童语言中有界性的方法，发现儿童模型依赖于句法线索（如动词后限定词），而成人模型更多使用语义特征，支持了句法引导理论。
FrameBench 是一个新的基准，用于评估大型语言模型是否能区分动词在上下文中的依赖框架语义的解释，针对英语和日语构建，使用 FrameNet 资源，并随代码发布。
本文提出了一种用于标注中文学习者写作中语法错误的分层分类体系，结合了计算和教学视角，并通过覆盖分析和与语言模型的一致性研究进行评估。
本研究使用多语言编码器来测量Wikipedia各语言版本间的框架差异，发现宗教和政治概念的分歧大于科学概念。
SynFlow 是一个开源工具包，用于多维度历时语义分析，通过共享的工作流程应用于语言表示，以研究句法、形态学和其他维度的词汇语义变化。
本文探讨了共享语言技术如何导致不对称的话语同质化，并基于Reddit讨论的实证证据。
本文提出了一种无监督方法，用于提取语言隐喻并将其分组为概念隐喻，并将该方法应用于分析左倾与右倾播客之间的框架差异。
本文介绍了一种使用Qwen3-8B的激活引导神经元干预框架，用于诱导阿尔茨海默病相关的计算语言表型，证明放大与AD相关的神经元会在多个认知领域产生分级损伤。
This paper tests whether statistical measures used to argue that undeciphered scripts like the Indus script encode language are specific to language, using a generative emblem system called Sigil. It finds that these measures detect organization without being specific to language, undermining claims that they establish encoded speech.
本文重新思考了“状态”这一语言学概念，将其视为跨综合语言的一种系统性形态句法机制，在基于模板的模块化认知框架中将其形式化为语法模板上的集值函数，并提供了一个统一的计算学习理论解释。