抽象与具体词汇联想的语义网络分析
计算工程、金融与科学
2021-10-19 v1
摘要
近年来，认知科学领域对使用基于图论的网络产生了新的兴趣。这在挖掘由词汇联想范本生成的大量数据中发挥了关键作用。在本研究中，我们应用语义网络分析来探索具体和抽象概念的法语词汇联想范本 (Lakhzoum et al., 2021)。图分析表明，对于具体和抽象网络，该网络均表现出高聚类系数、稀疏密度和短平均最短路径长度。这些特征与 small-world 结构一致。局部节点统计量与全局结构拓扑之间的比较表明，抽象概念和具体概念呈现出相似的局部连通性，但具有不同的整体结构组织模式，与抽象概念相比，具体概念呈现出在密集连接社区中的组织。这些模式在更大尺度上证实了先前获得的关于抽象与具体概念二分法的知识。据我们所知，这是首次尝试确认这些属性对法语的普适性，并重点关注抽象和具体概念。
关键词
引用
@article{arxiv.2110.09096,
title = {Semantic network analysis of abstract and concrete word associations},
author = {Dounia Lakhzoum and Marie Izaute and Ludovic Ferrand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09096},
year = {2021}
}