surprisal

统一接口，一键计算任意语言模型的惊异度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 11 🐛 待处理 3 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 53
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

surprisal 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队aalok-sathe
官网地址https://aalok-sathe.github.io/surprisal
GitHubhttps://github.com/aalok-sathe/surprisal
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型gpt,language-modeling,large-language-models,log-likelihood,next-word-prediction,surprisal
GitHub 星标★ 53
上线时间2022-07-19 00:00:00
代码更新2026-10-19
仓库体积676 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

surprisal 是一个用于从语言模型中计算惊异度（surprisal，即对数概率）的统一接口库。它解决了不同语言模型（神经模型、符号模型、黑盒 API 模型）在计算概率输出时接口不一致、难以切换和比较的问题。核心能力包括：提供统一的 Python API 来获取 token 级别的对数概率；支持多种模型后端，如神经模型（Hugging Face Transformers）、符号模型（如 PCFG）以及通过 API 访问的闭源模型；能够输出结构化的概率数据，便于下游分析（如心理语言学、认知科学研究）。项目处于早期阶段，代码简洁，易于扩展，适合研究者快速集成不同模型进行惊异度对比实验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 53

技术标签

核心亮点

  • 统一抽象层，切换神经/符号/API 模型只需改一行配置
  • 直接输出 token 级对数概率，省去手动处理 logits 的麻烦
  • 轻量无依赖，易于集成到现有 NLP 或心理语言学 pipeline

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 目前支持的模型后端数量有限，扩展需自行编写适配器

适用场景

  • 心理语言学实验：比较不同模型对人类阅读时间的预测
  • 语言模型评估：快速计算测试集上的平均惊异度
  • 跨模型对比：统一接口下比较神经与符号模型的概率输出

替代项目

minicons、lm-evaluation-harness、transformers

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