Using fuzzy clustering to reveal recurring spatial patterns in corpora of dialect maps
Using fuzzy clustering to reveal recurring spatial patterns in corpora of dialect maps
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使用模糊聚类揭示方言地图语料库中重复出现的空间模式
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Simon Pröll
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Meschenmoser;Simon Pröll
在本文中，提出了一种识别空间相似方言地图组的新方法。这是通过比较地图的统计特性来完成的：测量方言地图语料库中每个地图的经验协方差。然后，将模糊 C 均值聚类方法应用于这些协方差数据。因此，人们能够检测和测量地图之间的逐渐相似性。通过对来自方言地图集Sprachatlas von Bayerisch-Schwaben的词汇数据采用该方法，可以表明空间相似的地图簇也具有语义相似性。因此，该方法可用于基于空间相似性对地图进行分组，同时指示空间相关变量之间的语义关系模式。
In this article, a new method to identify groups of spatially similar dialect maps is presented. This is done by comparing statistical properties of the maps: the empirical covariance is measured for every map in a corpus of dialect maps. Then, the Fuzzy C-Means clustering method is applied to these covariance data. Thereby, one is able to detect and measure gradual similarities between maps. By employing the method on lexical data from the dialect atlas Sprachatlas von Bayerisch-Schwaben, it can be shown that clusters of spatially similar maps also share semantic similarities. This method can thus be used for grouping maps based on spatial similarities while at the same time indicating patterns of semantic relationships between spatially related variables.
劳特利奇语料库语言学手册
DOI：
10.4324/9780367076399-37
发表时间：
2022
期刊：
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影响因子：
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作者：
Mahlberg M
通讯作者：
Mahlberg M