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本文提出搭配引导机制，即统计词语共现线索可辅助英语主谓一致的习得，并通过神经网络模拟和对儿童导向言语的分析予以支持。
本文提出了一种受LAD启发的预预训练方法，使用一种名为MP-Struct的形式语言，该语言编码了类自然语言结构。研究表明，这种方法提高了token效率，并赋予了模型类似人类的对结构不合理语言的抵抗力，挑战了先前关于有效预预训练语言的假设。
本文提出了一种计算方法，利用大型语言模型和RoBERTa来识别句子语境中的方式动词和结果动词，准确率高达89.6%。旨在为发展语言研究提供一种可扩展的测量工具。
本文提出了一个计算框架，用于测试儿童句法发展中相互竞争的成熟理论，特别是利用统计语法归纳法比较自下而上（bottom-up）与向内（inward）的理论解释。