SCAPE-T：用编码器注意力量化文本语义复杂度
原文标题：Quantifying Meaning with SCAPE-T: Semantic Complexity from Encoder-Only Transformer Attention
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研究者将语义复杂度定义为唯一确定文本语义所需的编码长度，并提出基于仅编码器 Transformer 注意力的指标 SCAPE-T，融合自注意力、CLS 关注与头间冗余三个子指标。在控制词长条件下，成对判别准确率达 78.5%，比最强基线高 12.7 个百分点。消融显示各子指标均有实质贡献。
- 问题
- 文本语义复杂度缺少直接度量，现有指标只反映表层特征或阅读难度。
- 方法
- 用仅编码器 Transformer 的注意力构造三个子指标（自注意力、CLS 关注、头间冗余），层加权聚合，仅调超参校准。
- 结果
- 控制词长下成对判别准确率 78.5%，比最强基线高 12.7 个百分点。
- 影响
- 给文本难度分级、可解释性分析提供一个免训练、可直接从注意力算出的语义复杂度打分器。
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