提取文本结构与信息传递的数据驱动方法
人工智能
2025-09-17 v1 机器学习
摘要
安娜·卡列尼娜原理（AKP）认为，成功需要满足一小部分必要条件，而失败则形式多样。我们在小说、在线百科全书、研究论文和电影中检验了AKP、其逆命题以及另外两种被描述为有序和噪声的模式。文本被表示为功能块序列，并通过转换顺序和位置来评估收敛性。结果表明，结构原理因媒介而异：小说在顺序上遵循逆AKP，维基百科将AKP与有序模式相结合，学术论文在顺序上显示逆AKP但在位置上保持噪声，而电影则因类型而异。因此，成功取决于每种媒介特有的结构约束，而失败在不同领域呈现出不同的形态。
引用
@article{arxiv.2509.12999,
title = {Data-driven Methods of Extracting Text Structure and Information Transfer},
author = {Shinichi Honna and Taichi Murayama and Akira Matsui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12999},
year = {2025}
}