Genom att representera en text med en uppsättning ord och deras samtidiga förekomster får man ett nätverk för ordet adjacency - ett nätverk som på ett sätt är en reducerad representation av det givna språkprovet. I den här artikeln studeras möjligheten att använda nätverksrepresentation för att ta fram information om enskilda språkstilar i litterära texter. Genom att fastställa utvalda kvantitativa egenskaper hos nätverken och tillämpa algoritmer för maskininlärning, görs det möjligt att skilja mellan texter från olika författare. Det visar sig att inom den studerade uppsättningen texter på engelska och polska, de korrekt omskalade viktade klusterkoefficienter och viktade grader av endast ett fåtal noder i word-adjacency nätverken är tillräckliga för att erhålla riktigheten av upphovsmannatillskrivning över 90%. Det är därför tydligt att det finns en överensstämmelse mellan texternas upphovsmannaskap och strukturen hos nätverken för word-adjacency. Det kan anges att nätverksrepresentationen gör det möjligt att särskilja olika språkstilar genom att jämföra hur författarna använder särskilda ord och interpunktionstecken. Det framlagda tillvägagångssättet kan ses som en generalisering av författarskap tillskrivande metoder baserade på enklaste lexiska egenskaper. Förutom de egenskaper som anges ovan studeras andra nätverksparametrar, både lokala och globala, för både oviktade och viktade nät. Deras potential att fånga mångfalden av skrivstilar diskuteras; vissa skillnader mellan språk observeras också. komplexa system uppvisar framväxande egenskaper, som är karakteristiska för ett system som helhet, och kan inte helt enkelt härledas eller förutsägas enbart från egenskaperna hos systemets enskilda element. Förekomsten av de framväxande fenomenen sammanfattas ofta med fraser som "mer är annorlunda" [28] eller "det hela är något utöver delarna" [29]. I detta sammanhang är naturligt språk ett tydligt exempel på ett komplext system. Högre nivåer av dess struktur kan vanligtvis inte helt enkelt reduceras till summan av de faktorer som berörs. Till exempel, phonemes eller bokstäver i princip inte har någon betydelse, men de ord som består av dem är hänvisningar till specifika objekt och begrepp. Att känna till innebörden i separata ord ger inte heller nödvändigtvis förståelse för en mening som består av dem, eftersom en mening kan föra med sig ytterligare upplysningar, som en känslomässig börda eller ett metaforiskt budskap. Andra drag i naturligt språk som är typiska för komplexa system har också studerats, till exempel långa korrelationer [30, 31], fraktal och multifractal egenskaper [32] [33] [34] [35] [36], självorganisering [37] [38] [39] eller avsaknaden av karakteristisk skala, som manifesterar sig i maktlagar såsom den välkända Ziffs lag [40, 41] eller Heaps lag (den senare också kallas Herdans lag [42] [43] [44] [45] ). Nätverksformalismen har visat sig vara användbar för att studera och bearbeta naturligt språk. Det gör det möjligt att representera språk på många nivåer av sin struktur - de språkliga nätverken kan konstrueras för att återspegla ord sam-occurence, semantisk likhet, grammatiska relationer etc. Det har en betydande praktisk betydelse - metoderna för analys av grafer och nätverk har använts i det naturliga språket bearbetningsuppgifter, såsom nyckelordsval, dokumentsammanfattning, ord-sense disambiguation eller maskinöversättning [46] [47] [48] [49] [50]. Nätverk verkar också vara ett lovande verktyg i forskningen om själva språket [51], de har tillämpats för att studera språket komplexitet [52-55], den strukturella mångfalden av olika språk [56], rollen av interpunktion i skriftspråk [57], eller organisationen av texter i meningar [58, 59]. Dessutom framträder nätverksformalismen i gränssnittet mellan lingvistik och andra vetenskapliga områden, till exempel inom sociolingvistik, som genom att studera sociala nätverk undersöker människans språkanvändning och utveckling [60] [61] [62]. I denna artikel studeras egenskaperna hos de word-adjacency nätverk som konstruerats av litterära texter. Sådana nätverk kan behandlas som en representation av en viss text, med beaktande av att ord förekommer samtidigt. De kan karakteriseras av vissa parametrar som beskriver deras struktur kvantitativt. Bestämmande av dessa parametrar resulterar i att få en uppsättning av några nummer fånga övervägda funktioner i nätverk och, följaktligen, funktioner i det underliggande textprovet. I detta avseende kan förfarandet för att bygga ett nätverk från en text och beräkna dess egenskaper betraktas som att extrahera väsentliga egenskaper hos språkprovet och sätta dem i en kompakt form. Att utsätta erhållna data för datautvinningsalgoritmer visar att de nätverk som representerar olika författares texter kan särskiljas från varandra genom deras parametrar. Efter lämpliga förslag till utarbetande av data leder ett sådant förfarande för tillskrivning av upphovsmän, även om det är ganska enkelt, till relativt hög noggrannhet. Det leder därför till ett uttalande om att information om individuell språkstil som används i en viss text kan hämtas från den uppsättning egenskaper som beskriver motsvarande ordadjakensnätverk. Detta är jämförbart med de kända resultaten när det gäller identifiering av enskilda språkstilar med hjälp av de språkliga nätverken [63–67], men den tidigare forskningen har i allmänhet fokuserat på nätverkstyperna och nätverksstrukturaspekterna utöver vad som tas upp här. Data och metoder De studerade texterna består av romaner på engelska och polska. För varje språk finns 48 romaner, 6 romaner för var och en av 8 olika författare. Den fullständiga förteckningen över ansedda böcker och författare finns i bilagan. Texterna hämtades från webbplatserna för Project Gutenberg [68], Wikisources [69] och Wolne Lektury [70]. Varje text som studeras i denna uppsats omvandlas till ett word-adjacency nätverk, och resulterande nätverk utsätts för lämpliga beräkningar och analyser. Före uppbyggnaden av nätverken förbereds dock texterna på lämpligt sätt. Förberedelse omfattar: ta bort annoteringar och redundanta blanktecken, konvertera alla tecken till små bokstäver, och ersätta vissa typer av interpunktionstecken med speciella symboler,
I REF använde författarna ett gemensamt nätverk för att studera en samling engelska och polska böcker.
Linguistic data mining with complex networks: a stylometric-oriented approach
{'venue': 'Information Sciences 482, 301-320 (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}