语义网络的结构:我们怎样学习语义知识(英文)

被引:6
作者
唐璐
张永光
付雪
机构
[1] 中国科学院数学与系统科学研究院
关键词
语义网络; 复杂网络; 小世界; 无尺度; 层次结构;
D O I
暂无
中图分类号
TP182 [专家系统、知识工程];
学科分类号
1111 ;
摘要
分析了2个大型语义网络HowNet和WordNet的全局意义结构.发现两者都是具有小世界和无尺度特征的复杂网络,但具有一些独特的属性.两者连接度分布的幂律指数介于1·0和2·0之间,而不是像许多常见的无尺度网络一样接近于3·0.连接度相关系数都小于0,与生物性网络相似.BA模型以及与其相似的一些模型不能对其动力学加以解释.节点连接度与其聚集度指数之间遵循标度律,表明网络中可能存在自相似的层次结构.认为人类学习语义知识的几种主要方式如聚合与隐喻等影响了语义网络的这些结构特征.
引用
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共 1 条
[1]   Self organized scale-free networks from merging and regeneration [J].
Kim, BJ ;
Trusina, A ;
Minnhagen, P ;
Sneppen, K .
EUROPEAN PHYSICAL JOURNAL B, 2005, 43 (03) :369-372