自然言語の相関次元は、大規模言語モデルによって生成された高次元ベクトル列にGrassberger-Procacciaアルゴリズムを適用することで測定されます。この方法は、以前はユークリッド空間でのみ研究されていましたが、本研究では、統計多様体上にFisher-Rao距離を用いて再定式化しました。相関次元は、普遍的に約6.5であることがわかりました。この値は単純な離散ランダム列のそれよりも小さく、Barabási-Albert過程のそれよりも大きいです。 参考文献