論文の概要: The Concept of Semantic Value in Social Network Analysis: an Application
to Comparative Mythology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08023v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 15:50:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 12:46:28.000399
- Title: The Concept of Semantic Value in Social Network Analysis: an Application
to Comparative Mythology
- Title(参考訳): 社会ネットワーク分析における意味的価値の概念--比較神話への応用
- Authors: Javier Fumanal-Idocin, Oscar Cord\'on, Gra\c{c}aliz Dimuro, Mar\'ia
Min\'arov\'a, Humberto Bustince
- Abstract要約: 本研究では,従来のソーシャルネットワーク分析手法を拡張し,各アクターに意味の概念を取り入れた。
この拡張は、ネットワーク内の異なるアクター間のファジィのような関係を確立する新しい親和性関数、セマンティック親和性に基づいている。
我々は、これらの意味と意味的親和性の概念を用いて、3つの異なる古典神話から神々と英雄を分析し比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.605306329878637
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Human sciences have traditionally relied on human reasoning and intelligence
to infer knowledge from a wide range of sources, such as oral and written
narrations, reports, and traditions. Here we develop an extension of classical
social network analysis approaches to incorporate the concept of meaning in
each actor, as a mean to quantify and infer further knowledge from the original
source of the network. This extension is based on a new affinity function, the
semantic affinity, that establishes fuzzy-like relationships between the
different actors in the network, using combinations of affinity functions. We
also propose a new heuristic algorithm based on the shortest capacity problem
to compute this affinity function. We use these concept of meaning and semantic
affinity to analyze and compare the gods and heroes from three different
classical mythologies: Greek, Celtic and Nordic. We study the relationships of
each individual mythology and those of common structure that is formed when we
fuse the three of them. We show a strong connection between the Celtic and
Nordic gods and that Greeks put more emphasis on heroic characters rather than
deities. Our approach provides a technique to highlight and quantify important
relationships in the original domain of the network not deducible from its
structural properties.
- Abstract(参考訳): 人文科学は伝統的に、口頭や文章によるナレーション、報告、伝統など、幅広い情報源から知識を推測するために人間の推論と知性に頼ってきた。
ここでは,従来のソーシャルネットワーク分析手法を拡張して,各アクターに意味の概念を取り入れ,ネットワークの原点からさらなる知識を定量化し,推測する手段とする。
この拡張は、ネットワーク内の異なるアクター間のファジィのような関係をアフィニティ関数の組み合わせを使って確立する、セマンティックアフィニティという新しいアフィニティ関数に基づいている。
また,この親和関数を計算するための最短容量問題に基づく新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
これらの意味と意味的親和性の概念を用いて、ギリシア神話、ケルト神話、北欧神話の3つの異なる神話から神々と英雄を分析し比較する。
それぞれの神話と、それら3つを融合させたときに形成される共通構造との関係を考察する。
我々はケルトと北欧の神々の強いつながりを示し、ギリシア人は神々よりも英雄的なキャラクターに重点を置いていた。
本手法は,ネットワークの本来のドメインにおいて,その構造的性質から導出できない重要な関係を強調・定量化する手法を提供する。
関連論文リスト
- Data-driven Coreference-based Ontology Building [48.995395445597225]
参照解決は、伝統的に個々の文書理解のコンポーネントとして使用される。
よりグローバルな視点で、すべてのドキュメントレベルのコア参照関係から、ドメインについて何が学べるかを探求します。
コードとともに、クリエイティブ・コモンズライセンスの下でコア参照チェーンをリリースします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T14:30:40Z) - Federated Graph Semantic and Structural Learning [54.97668931176513]
本稿では,ノードレベルのセマンティクスとグラフレベルの構造の両方によって局所的なクライアントの歪みがもたらされることを示す。
構造的グラフニューラルネットワークは、固有の隣接関係のため、隣人に類似性を持っていると仮定する。
我々は、隣接関係を類似度分布に変換し、グローバルモデルを利用して関係知識を局所モデルに蒸留する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T07:08:28Z) - Towards hypergraph cognitive networks as feature-rich models of
knowledge [0.7111443975103329]
人間の記憶の定量的モデルとして機能豊富な認知ハイパーグラフを導入する。
単語関連データからハイパーグラフを構築し、機械学習の特徴から評価手法を用いて概念の具体性を予測する。
具体的には,高次・高機能ハイパーグラフモデルが,ペアワイズネットワークよりもリッチな情報を含んでいることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T09:56:45Z) - Search, Structure, and Sentiment: A Comparative Analysis of Network
Opinion in Different Query Types on Twitter [0.0]
本稿では、有向ネットワークの構成として定義される構造と、会話の肯定的/否定的な意味の定量化値である感情の2つの変数の関係について述べる。
クロスクエリ分析により、構造と感情の関係は、いまだに逆比例するが、クエリタイプによって大きく異なることが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-25T20:48:40Z) - Understanding Substructures in Commonsense Relations in ConceptNet [8.591839265985412]
本稿では,教師なし知識グラフ表現学習とクラスタリングに基づく手法を提案する。
以上の結果から,コンセプションネットに「公式」定義があるにもかかわらず,これらのコモンセンス関係の多くは,相当なサブ構造を持つことが明らかとなった。
したがって、将来的には、そのような関係はより洗練された定義を持つ他の関係に細分化される可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T22:59:07Z) - TeKo: Text-Rich Graph Neural Networks with External Knowledge [75.91477450060808]
外部知識を用いた新しいテキストリッチグラフニューラルネットワーク(TeKo)を提案する。
まず、高品質なエンティティを組み込んだフレキシブルな異種セマンティックネットワークを提案する。
次に、構造化三重項と非構造化実体記述という2種類の外部知識を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T02:33:10Z) - Dimensions of Commonsense Knowledge [60.49243784752026]
我々は,その関係に特に焦点をあてて,広く普及しているコモンセンスソースを調査した。
我々はこれらの関係を13の知識次元に集約し、それぞれがソースにあるより具体的な関係を抽象化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T17:52:39Z) - Computational linguistic assessment of textbook and online learning
media by means of threshold concepts in business education [59.003956312175795]
言語学的観点では、しきい値の概念は特別な語彙の例であり、特定の言語的特徴を示す。
ビジネス教育における63のしきい値の概念のプロファイルは、教科書、新聞、ウィキペディアで調査されている。
3種類のリソースは、しきい値の概念のプロファイルから区別できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T12:56:16Z) - On the Merging of Domain-Specific Heterogeneous Ontologies using Wordnet
and Web Pattern-based Queries [0.0]
我々は,コミュニティ間の共通ドメインの形式的,明示的,共有的な概念化と理解の提供を目指しています。
オントロジーは特定の領域の概念とその制約を明示的に定義することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T05:03:50Z) - Hierarchical Human Parsing with Typed Part-Relation Reasoning [179.64978033077222]
このタスクでは、人体構造をモデル化する方法が中心的なテーマである。
深層グラフネットワークの表現能力と階層的人間構造を同時に活用することを模索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T16:45:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。