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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。