Vi presenterar statistiska analyser av den storskaliga strukturen av tre typer av semantiska nätverk: ordföreningar, WordNet och Rogets tesaurus. Vi visar att de har en liten världsstruktur, som kännetecknas av gles konnektivitet, korta genomsnittliga längder mellan ord och stark lokal klustring. Dessutom följer fördelningarna av antalet anslutningar kraftlagar som indikerar ett skalfritt mönster av anslutning, med de flesta noder har relativt få anslutningar sammanfogade genom ett litet antal nav med många anslutningar. Dessa regulariteter har också hittats i vissa andra komplexa naturliga nätverk, såsom den globala webben, men de är inte förenliga med många konventionella modeller av semantisk organisation, baserade på arv hierarkier, godtyckligt strukturerade nätverk, eller högdimensionella vektor utrymmen. Vi föreslår att dessa strukturer återspeglar de mekanismer genom vilka semantiska nätverk växer. Vi beskriver en enkel modell för semantisk tillväxt, där varje nytt ord eller koncept är anslutet till ett befintligt nätverk genom att differentiera anslutningsmönstret för en befintlig nod. Denna modell genererar lämplig small-world statistik och power-law konnektivitet distributioner, och föreslår också en möjlig mekanistisk grund för effekterna av lärande historia variabler (ålder-av förvärv, användningsfrekvens) på beteende prestanda i semantiska bearbetningsuppgifter. Nätverksstrukturer ger intuitiva och användbara representationer för att modellera semantisk kunskap och slutsatser. Inom de semantiska nätverksmodellernas paradigm kan vi ställa minst tre olika typer av frågor. Den första typen av fråga gäller struktur och kunskap: i vilken utsträckning kan den mänskliga semantiska kunskapens organisation förklaras i termer av allmänna strukturella principer som kännetecknar de semantiska nätverkens konnektivitet? Den andra typen handlar om process och prestanda: i vilken utsträckning kan mänskliga prestationer i semantiska bearbetningsuppgifter förklaras med allmänna processer som fungerar på semantiska nätverk? En tredje typ av fråga gäller samspelet mellan struktur och process: i vilken utsträckning utnyttjar processerna för semantisk hämtning och sökning de allmänna strukturella egenskaperna hos semantiska nätverk, och i vilken utsträckning återspeglar dessa strukturella egenskaper allmänna processer för semantiskt förvärv eller utveckling? Det tidigaste arbetet med semantiska nätverk försökte ta itu med dessa frågor på ett integrerat sätt. Collins och Quillian (1969) föreslog att begreppen representeras som noder i en trädstrukturerad hierarki, med kopplingar som bestäms av klassintegrationsrelationer (Figur 1 ). Ytterligare noder för karakteristiska attribut eller predikat är kopplade till den mest allmänna nivån i den hierarki på vilken de tillämpas. En trädstrukturerad hierarki ger ett särskilt ekonomiskt system för att representera standard kunskaper om kategorier, men det sätter starka begränsningar på de möjliga utvidgningar av predikat - i huvudsak, på de typer av kunskap som är möjliga (Keil, 1979; Sommers, 1971). Collins och Quillian föreslog algoritmer för att effektivt söka igenom dessa arvshierarkier för att hämta eller verifiera fakta som "robiner har vingar", och de visade att reaktionstiderna hos människor ofta verkade matcha de kvalitativa förutsägelserna i denna modell. Men trots den här bildens elegans har den allvarliga begränsningar som en allmän modell för semantisk struktur. Arvshierarkier är helt klart lämpliga endast för vissa taxonomiskt organiserade begrepp, såsom djurklasser eller andra naturliga arter. Även i dessa idealfall verkar en strikt arvsstruktur inte gälla utom för de mest typiska medlemmarna i hierarkin.
I REF visades att flera typer av semantiska nätverk har en liten världsstruktur med gles uppkoppling.
The Large-Scale Structure of Semantic Networks: Statistical Analyses and a Model of Semantic Growth
{'venue': 'Cognitive Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}