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森林火势得到控制。
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列车准点抵达站台。
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今晚，一起看电影吗？
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中央推出税收优惠。
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请稍等，我来核对价。
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空调滤网需要更换。
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研究论文成功发表。
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画展现场气氛静谧。
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港口货轮密集靠泊。
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明天，早饭想吃啥呢？
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请问洗手间在哪呀？
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他缓缓走入雨巷中。
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古桥石栏苔痕深留。
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图书馆今天人较多。
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教育部发布新课程。
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快看，雨停了出门吧！
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市场需求逐步回暖。
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点单吗？我们有套餐。
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快递包裹正在派送。
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图书销量榜单更新。
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雨夜街灯映成河影。
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证券监管再次收紧。
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服务员，来两杯绿茶！
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警方破获网络诈骗。
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同学，你借我下笔吧？
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科研团队揭量子谜。
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春雷滚过江南田畔。
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旅行社推出特价游。
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学生提交毕业论文。
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他戴上耳机工作中。
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老师，这题怎么写呢？
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他整理旧照片回忆。
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海浪轻拍沙滩细岸。
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亲爱的，晚餐想吃啥？
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喂，你现在到哪里了？
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股市午盘震荡收高。
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你好，咖啡需要糖吗？
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桂花香飘整条街上。
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日出染红东海天际。
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月光洒落在城墙上。
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乡村集市热闹开张。
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记者现场连线报道。
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航班因雾全部延误。
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数据中心全面升级。
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雨天，道路易积水患。
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智能巴士全线运营。
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剧院上演经典芭蕾。
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博物馆新增夜场票。
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南部遭遇强降雨灾。
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想不到你如此嚣张。
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这个发现归功于他。
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人身牛首，長於姜水。
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也许这是以讹传讹。。。
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天子之命，犹有所行；
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與爾同袍，佛也被惱。
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北欧有一种湿鼻烟。。
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及羽败，惜刀，投于水。
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乘温舆者，代其位也。
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馮翼惟象，何以識之？」
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范、中行走朝歌，保之。
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一些常见的范例是:;
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蕭何之對，非雅言也。」
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托迹黄、老，辞世却粒。」
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比基尼环礁（，亦作，或；
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济南降，分兵取登、莱。
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眾情已協，公意如何？」
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又请之，上怒甚，不言。
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管、蔡为戮，周公右王。
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難道台灣是私生子？
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隋氏之盛，极于此矣。”
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虽有贲、育，无所复施。
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頭盔、手部、護胸、腰垂。
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及其死也，形消氣滅。……
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人谓子产：“就直助强！”
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高祖、文、景俱不如也。
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天心無妄，汝孽自作。
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管理国家公共事务；
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被发之俗，尽袭冠带…
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怎么,我没有听过的?
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用於動詞後，表嘗試。
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“本港天文台是哪个？”
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其稱蜀，俗流之語耳。
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为守将刘道规所败。
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大家也是这么慢吗？
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杀了他，王八蛋，走狗！
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（《木蘭辭》），“帖”，通“貼”，貼上。
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“我有子弟，子产诲之。
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元朝政治家、文学家。
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三千之士，其从如云。
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人怀其惠，立庙祀焉。』
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長身偉貌，燁燁有威。。
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前蘊已壞，何現在前？
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合剌，先帝嫡孫，當立。」
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變幻之狀，如在目前；
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他占据了全部功劳！”
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它还设有临时展览；
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國家安危，在此一舉！』
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那不是一座小城嗎？
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欲要破迷，引迷入悟……
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人多了就好点的吧！！
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HFTP Experimental Datasets
Overview
This dataset contains experimental corpora used in the paper "Hierarchical Frequency Tagging Probe (HFTP): A Unified Approach to Investigate Syntactic Structure Representations in Large Language Models and the Human Brain", published at NeurIPS 2025.
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2510.13255
💻 Code Repository: https://github.com/LilTiger/HFTP
Dataset Description
These datasets are designed for analyzing syntactic structure processing in large language models (LLMs) using the Hierarchical Frequency Tagging Probe (HFTP) method. The corpora include both syntactic and natural language data in Chinese and English. All files are in CSV format with one sentence per line.
Files
Syntactic Corpora
Chinese_syntactic_corpus.csv: Chinese four-syllable syntactic corpus for extracting syntactic neural representations in LLMs- Example: "老牛耕地", "朋友请客"
English_syntactic_corpus.csv: English four-word syntactic corpus with parallel design for cross-linguistic syntactic analysis- Example: "fat rat sensed fear", "wood shelf holds cans"
Natural Language Corpora
Chinese Natural Language Data
Chinese_8-natural.csv: 8-character Chinese natural language corpus containing diverse text types (everyday dialogue, news reports, literary excerpts, poetry)- Example: "森林火势得到控制。", "列车准点抵达站台。"
Chinese_9-natural.csv: 9-character Chinese natural language corpus with extended samples for frequency analysis- Example: "临床试验数据公布了。", "姐姐，这裙子有蓝色吗？"
Chinese_8-zhwiki.csv: 8-character Chinese Wikipedia corpus providing encyclopedia-style natural language data- Example: "这个发现归功于他。", "人身牛首，長於姜水。"
English Natural Language Data
English_8-naturale.csv: 8-word English natural language corpus containing everyday dialogue, news reports, and literary prose- Example: "With malice toward none, with charity toward all.", ""Tonight, shall we watch the meteor shower together?""
English_9-naturale.csv: 9-word English natural language corpus with extended samples- Example: "Clinical trial data were publicly released this morning nationwide.", "Shall we share sushi together tonight by the river?"
English_8-enwiki.csv: 8-word English Wikipedia corpus extracted from English Wikipedia articles- Example: "World and Its Peoples: Eastern and Southern Asia.", "Cognitive systems engineering: New wine in new bottles."
Citation
If you use these datasets in your research, please cite:
@misc{an2025hierarchicalfrequencytaggingprobe,
title={Hierarchical Frequency Tagging Probe (HFTP): A Unified Approach to Investigate Syntactic Structure Representations in Large Language Models and the Human Brain},
author={Jingmin An and Yilong Song and Ruolin Yang and Nai Ding and Lingxi Lu and Yuxuan Wang and Wei Wang and Chu Zhuang and Qian Wang and Fang Fang},
year={2025},
eprint={2510.13255},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2510.13255},
}
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