Statistiska tekniker som analyserar texter, som kallas textanalys, har avvikit från användningen av enkel ordräkningsstatistik mot ett nytt paradigm. Textbrytning är nu beroende av en mer sofistikerad uppsättning metoder, inklusive representationer i form av komplexa nätverk. Även om väletablerade word-adjacency metoder (med-occurrency) framgångsrikt förstår syntaktiska drag i skrivna texter, de inte kan representera viktiga aspekter av textdata, såsom dess aktuella struktur, dvs.. sekvensen av ämnen som utvecklas på en mesoskopisk nivå längs texten. Sådana aspekter förbises ofta av nuvarande metoder. För att förstå de mesoskopiska egenskaperna hos semantiskt innehåll i skrivna texter har vi utarbetat en nätverksmodell som kan analysera dokument på ett flerskaligt sätt. I den föreslagna modellen representeras en begränsad mängd angränsande punkter som noder, som är anslutna när de delar ett minsta semantiskt innehåll. För att illustrera vår modells förmåga presenterar vi som exempel en kvalitativ analys av "Alice's Adventures in Wonderland". Vi visar att den mesoskopiska strukturen i ett dokument, modellerat som ett nätverk, avslöjar många semantiska drag hos texter. Ett sådant tillvägagångssätt banar vägen för en myriad av semantiska-baserade tillämpningar. Dessutom illustreras vårt tillvägagångssätt i ett maskininlärningssammanhang där texter klassificeras bland verkliga texter och randomiserade fall.
Papperet REF utarbetade en nätverksmodell som analyserar dokument i ett flerskaligt sammanhang.
Representation of texts as complex networks: a mesoscopic approach
{'venue': 'J. Complex Networks', 'journal': 'J. Complex Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}