语义网络的拓扑性质与组织原则
计算与语言
2023-08-21 v2 物理与社会
摘要
由于非结构化文本数据的日益可得，解释自然语言已成为计算机算法中一项愈发重要的任务。自然语言处理（NLP）应用依赖语义网络进行结构化知识表示。在设计 NLP 算法时必须考虑语义网络的基本属性，但其结构仍有待研究。我们研究了来自 ConceptNet 的语义网络的性质，这些网络由 11 种不同语言的 7 种语义关系定义。我们发现语义网络具有普遍的基本属性：它们稀疏、高度聚集，且许多呈现幂律度分布。我们的结果表明所考虑的大多数网络是无标度的。一些网络表现出由语法规则决定的语言特定属性，例如来自高度屈折语言（如拉丁语、德语、法语和西班牙语）的网络在度分布中显示出偏离幂律的峰值。我们发现，根据语义关系类型和语言的不同，语义网络中的连边形成受不同原则指导。在某些网络中连接基于相似性，而在其他网络中连接更多基于互补性。最后，我们展示了语义网络中相似性与互补性的知识如何改进缺失链接推断中的 NLP 算法。
引用
@article{arxiv.2304.12940,
title = {Topological properties and organizing principles of semantic networks},
author = {Gabriel Budel and Ying Jin and Piet Van Mieghem and Maksim Kitsak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12940},
year = {2023}
}