中文与英文词汇相邻网络中平均最短路径长度
计算与语言
2026-01-13 v1
摘要
复杂网络提供了分析和理解各种系统，包括自然语言中所呈现精妙结构的强大工具。本文分析了由不同时期中文和英文文学作品构建的不断增长的词汇相邻网络的拓扑结构。不寻常地，我们不仅考虑字典词，还将标点符号视为普通词来处理。我们的做法基于两个论点：（1）标点携带了与情感状态相关的真实信息，允许内容的逻辑分组，提供阅读停顿，并通过避免歧义促进理解；（2）我们之前的工作表明，标点在 Zipf 分析中行为像词汇，如果与常规词一起考虑，可以提高风格学研究中的作者归属识别。我们关注的是网络规模 对于不同时代以及单个小说在其原始语言和翻译成另一语言的版本中平均最短路径长度 的功能依赖。我们用不断增长的网络模型近似实证结果，获得令人满意的一致性。我们还观察到，如果包括标点符号， 对两门语言的渐近行为相似，但如果不包括标点符号，中文的 就会显著变大。
引用
@article{arxiv.2601.06361,
title = {Average shortest-path length in word-adjacency networks: Chinese versus English},
author = {Jakub Dec and Michał Dolina and Stanisław Drożdż and Jarosław Kwapień and Jin Liu and Tomasz Stanisz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06361},
year = {2026}
}