単語隣接ネットワークにおける平均最短経路長：中国語と英語の比較

科学分野:

• 言語学
• 計算言語学
• ネットワーク科学

背景:

• 複雑ネットワークは、自然言語構造の分析に役立つ。
• 以前の研究では、句読点がZipf分析や文体論において単語のような特性を示すことが示唆されている。

研究 の 目的:

• 中国語と英語の文学作品における成長する単語隣接ネットワークのトポロジーを分析すること。
• ネットワーク分析において、単語とともに句読点を含めることの影響を調査すること。
• 言語や時代を超えて、ネットワークサイズに対する平均最短経路長の関数的依存性を比較すること。

主な方法:

• 中国語と英語の文学テキストから単語隣接ネットワークを構築すること。
• ネットワーク内のノードとして句読点を含めること。
• ネットワークサイズNの関数としての平均最短経路長L(N)を分析すること。
• 成長ネットワークモデルを使用して経験的結果を近似すること。

主要な成果:

• 経験的結果と成長ネットワークモデルとの間に満足のいく一致が見られた。
• 句読点を含めると、中国語と英語の両方のネットワークで漸近的に類似したL(N)の振る舞いになる。
• 句読点を無視すると、英語と比較して中国語のL(N)が著しく大きくなる。

結論:

• 句読点は、自然言語ネットワークにおいて重要な言語的および構造的情報を持つ。
• 句読点の包含により、異なる言語間での複雑ネットワークトポロジーのより統一された理解が得られる。
• 単語隣接ネットワーク分析、特に句読点を含めた分析は、言語の進化や文体上の特徴についての洞察を提供する。