辅音库结构与动力学建模：一种复杂网络方法

我们通过复杂网络方法研究了辅音库的自组织现象。我们观察到，辅音在各语言中的出现分布以及共现分布均遵循幂律行为。辅音共现网络表现出高聚类系数。我们提出了四种针对这些网络的新型合成模型（每个模型都是对前一个模型的改进），以便依次更准确地匹配：(a) 上述拓扑性质，以及 (b) 辅音库所表现出的语言学特征经济性属性。我们最后论证，这种网络增长机制的一种可能解释是儿童语言习得过程。此类模型本质上增强了我们对受演化动力学影响的语言结构的理解，进而对构建未来的自然语言处理（NLP）应用极为有用。