論文の概要: Complex systems approach to natural language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02772v1
- Date: Fri, 5 Jan 2024 12:01:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 15:03:27.794996
- Title: Complex systems approach to natural language
- Title（参考訳）: 自然言語への複雑システムアプローチ
- Authors: Tomasz Stanisz, Stanis{\l}aw Dro\.zd\.z, Jaros{\l}aw Kwapie\'n
- Abstract要約: 複雑性科学の観点から、自然言語の研究で使用される主要な方法論概念を概説する。
定量的言語学における3つの主要な複雑性関連研究動向を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The review summarizes the main methodological concepts used in studying
natural language from the perspective of complexity science and documents their
applicability in identifying both universal and system-specific features of
language in its written representation. Three main complexity-related research
trends in quantitative linguistics are covered. The first part addresses the
issue of word frequencies in texts and demonstrates that taking punctuation
into consideration restores scaling whose violation in the Zipf's law is often
observed for the most frequent words. The second part introduces methods
inspired by time series analysis, used in studying various kinds of
correlations in written texts. The related time series are generated on the
basis of text partition into sentences or into phrases between consecutive
punctuation marks. It turns out that these series develop features often found
in signals generated by complex systems, like long-range correlations or
(multi)fractal structures. Moreover, it appears that the distances between
punctuation marks comply with the discrete variant of the Weibull distribution.
In the third part, the application of the network formalism to natural language
is reviewed, particularly in the context of the so-called word-adjacency
networks. Parameters characterizing topology of such networks can be used for
classification of texts, for example, from a stylometric perspective. Network
approach can also be applied to represent the organization of word
associations. Structure of word-association networks turns out to be
significantly different from that observed in random networks, revealing
genuine properties of language. Finally, punctuation seems to have a
significant impact not only on the language's information-carrying ability but
also on its key statistical properties, hence it is recommended to consider
punctuation marks on a par with words.
- Abstract（参考訳）: 本総説では,複雑性科学の観点からの自然言語研究における主要な方法論的概念を要約し,自然言語の普遍的特徴と体系的特徴の両方をその表現で識別する適用性について述べる。
定量的言語学における3つの主要な複雑性関連研究動向を概説する。
第1部はテキスト中の単語頻度の問題に対処し、句読点を考慮に入れれば、Zipfの法則違反が頻繁に見られるスケールが回復することを示した。
第2部では, 時系列解析にインスパイアされた手法を導入し, テキストの相互関係について検討する。
関連時系列は、テキストを文に分割したり、連続した句読点間のフレーズに分割して生成される。
これらの系列は、長距離相関や(多重)フラクタル構造のような複雑な系によって生成される信号にしばしば現れる特徴を発達させることが判明した。
また,句読点間の距離はワイブル分布の離散的変種に適合していると考えられる。
第3部では、自然言語へのネットワーク形式化の適用について、特にいわゆるワード・アジャクシー・ネットワークの文脈で検討する。
このようなネットワークのトポロジーを特徴付けるパラメータは、例えば、スタイロメトリの観点から、テキストの分類に使用できる。
ネットワークアプローチは、ワードアソシエーションの組織を表現するためにも適用できる。
単語連想ネットワークの構造は、ランダムネットワークで観測されたものとは大きく異なり、言語の真の特性が明らかにされる。
最後に、句読点は言語の情報伝達能力だけでなく、その重要な統計特性にも大きな影響を与えているようで、句読点を単語と同等に考えることが推奨されている。
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