用神经时序点过程建模语言信息事件到达时间
原文标题：Modeling the Arrival Time of Information-Bearing Events in Natural Language
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研究提出用神经时序点过程（TPP）建模文本序列中关键信息承载事件的到达时间，输入事件间隔历史与 LLM 上下文语义表示，预测新词与高惊异度 token 两类事件的未来到达时间。结果显示 LLM 产生新词的速率显著高于人类，而高惊异度 token 无此差异。
- 问题
- 文本中信息承载事件的到达时间分布缺乏生成过程层面的建模。
- 方法
- 用神经时序点过程建模新词与高惊异度 token 的到达强度，输入事件间隔历史与 LLM 上下文表示。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 提供区分人类与 LLM 生成模式的新信号，可用于检测机器文本或分析生成行为。
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