理解和
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衡量模型预测文本难度的指标，值越大表示模型越不确定。——理解文本混乱程度，数值越大代表难理解！
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描述文本中特定模式出现：的峰值和谷值的频率。——分析文本中重复模式的高低起伏情况！
范例
1.文本特征和重要性
- 文本特征是描述文本基本属性的特征。——文本的特点可以说明其基本品质！
- 它们对于理解文本的主题和结构至关重要。——理解文本主题和结构需要关注文本特征！
- 比如：词频分布、句子长度和词性分布都是：文本特征。——比如，常用词分布、每句话长度和词性分布都属于文本特征！
2.预训练语言模型及其局限性
- 预训练语言模型（PLM）是通过大量文本数据训练的大型神经网络。——PLM是通过很多文本资料训练出来的超级计算机网络！
- 它们在自然语言处理任务上表现出色，比如：文本生成、问答和机器翻译。——PLM在文字处理任务上能力很强，能写文章、回答问题、翻译语言！
- 然而，PLM对极端文本（如罕见单词和复杂句法）的处理能力有限。——但PLM处理特别文本（比如不常见词语和复杂句子）的能力不足！
3.和的应用
- 可用于评估语言模型的质量。——用可以评判语言模型的好坏！
- 可用于检测文本中的主题一致性和冗余性。——用可以检查文本的主题集不集中程度和内容重复情况！
- 它们共同用于改进文本生成和机器翻译模型。——把它们连着使用能改良文章生成和翻译语言的模型！