An empirical study of Chinese language networks
An empirical study of Chinese language networks
复制标题
汉语网络的实证研究
DOI：
10.1016/j.physa.2008.01.024
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发表时间：
2008-05
影响因子：
3.3
通讯作者：
Zhang Zhongzhi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Shuigeng;Guan Jihong;Hu Guobiao;Zhang Zhongzhi
汉语是世界上使用人数最多的语言，被认为是最重要的语言之一。本文在复杂网络理论的框架下，探讨了汉语网络的统计特性。基于中国最大的语料库之一的人民日报语料库，我们从两个不同的方面构建了两个网络(CLN1和CLN2)，以中文单词为节点。在CLN1中，如果两个节点在至少一个句子中相邻出现，那么它们之间就存在链接；在CLN1中，链接表示两个节点同时出现在一个句子中。我们发现，这两个网络都表现出小世界效应、无标度结构、层次化组织和混杂。这些结果表明，汉语在许多拓扑方面形成了复杂的网络，其组织原理与以往研究的其他语言系统相似，这表明不同语言在演化过程中可能有一些共同的特点。我们相信，我们的研究可能会为汉语带来一些新的曙光，并发现一些潜在的重要意义。
Chinese is spoken by the largest number of people in the world, and it is regarded as one of the most important languages. In this paper, we explore the statistical properties of Chinese language networks (CLNs) within the framework of complex network theory. Based on one of the largest Chinese corpora, i.e. People’s Daily Corpus, we construct two networks (CLN1 and CLN2) from two different respects, with Chinese words as nodes. In CLN1, a link between two nodes exists if they appear next to each other in at least one sentence; in CLN2, a link represents that two nodes appear simultaneously in a sentence. We show that both networks exhibit small-world effect, scale-free structure, hierarchical organization and disassortative mixing. These results indicate that in many topological aspects Chinese language shapes complex networks with organizing principles similar to other previously studied language systems, which shows that different languages may have some common characteristics in their evolution processes. We believe that our research may shed some new light into the Chinese language and find some potentially significant implications.
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DOI：
10.1209/epl/i2000-00400-0
发表时间：
2000-10-01
期刊：
EUROPHYSICS LETTERS
影响因子：
--
作者：
Dorogovtsev, SN;Mendes, JFF
通讯作者：
Mendes, JFF
DOI：
10.1073/pnas.022341799
发表时间：
2002-02-05
影响因子：
11.1
作者：
Sigman, M;Cecchi, GA
通讯作者：
Cecchi, GA
DOI：
10.1103/physreve.74.046105
发表时间：
2005-11
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
Zhongzhi Zhang;Lili Rong;Shuigeng Zhou
通讯作者：
Zhongzhi Zhang;Lili Rong;Shuigeng Zhou
影响因子：
64.8
作者：
Jeong, H;Mason, SP;Oltvai, ZN
通讯作者：
Oltvai, ZN
DOI：
10.1002/9783527627981.ch2
发表时间：
2009-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Thurner
通讯作者：
S. Thurner