AbstractWe present statistical anal

Abstract
We present statistical analyses of the large-scale structure of 3 types of semantic networks: word
associations, WordNet, and Roget’s Thesaurus. We show that they have a small-world structure, characterized
by sparse connectivity, short average path lengths between words, and strong local clustering.
In addition, the distributions of the number of connections follow power laws that indicate a
scale-free pattern of connectivity, with most nodes having relatively few connections joined together
through a small number of hubs with many connections. These regularities have also been found in
certain other complex natural networks, such as the World Wide Web, but they are not consistent with
many conventional models of semantic organization, based on inheritance hierarchies, arbitrarily
structured networks, or high-dimensional vector spaces. We propose that these structures reflect the
mechanisms by which semantic networks grow. We describe a simple model for semantic growth, in
which each new word or concept is connected to an existing network by differentiating the connectivity
pattern of an existing node. This model generates appropriate small-world statistics and power-law
connectivity distributions, and it also suggests one possible mechanistic basis for the effects of learning
history variables (age of acquisition, usage frequency) on behavioral performance in semantic
processing tasks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อเรานำเสนอสถิติวิเคราะห์โครงสร้างขนาดใหญ่ของเครือข่ายความหมาย 3 ประเภท: คำสมาคม WordNet และอรรถาภิธานของ Roget แสดงว่า พวกเขามีโครงสร้างขนาดเล็กโลก ลักษณะโดยเชื่อมต่อบ่อ ความยาวของเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้นระหว่างคำ คลัสเตอร์ภายในแข็งแรงนอกจากนี้ การกระจายของจำนวนการเชื่อมต่อตามอำนาจกฎหมายที่ระบุความรูปฟรีขนาด เชื่อมต่อกับโหนส่วนใหญ่ที่มีค่อนข้างน้อยเชื่อมต่อเข้าด้วยกันโดยใช้หมายเลขขนาดเล็กของฮับเชื่อมต่อหลาย Regularities เหล่านี้ยังพบในบางอย่างซับซ้อนธรรมชาติเครือข่ายอื่น เช่นเวิลด์ไวด์เว็บ แต่พวกเขาจะไม่สอดคล้องกับองค์กรทางตรรก ตามลำดับชั้นการสืบทอด โดยในรุ่นธรรมดาโครงสร้างเครือข่าย หรือช่องว่างสูงมิติเวกเตอร์ เราเสนอว่า โครงสร้างเหล่านี้สะท้อนถึงการกลไกที่ขยายเครือข่ายทางตรรก เราอธิบายแบบง่ายสำหรับการเติบโตทางตรรกซึ่งแต่ละคำใหม่หรือแนวเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่มีอยู่ โดยการเชื่อมต่อความแตกต่างรูปแบบของโหนดที่มีอยู่ รุ่นนี้สร้างสถิติโลกขนาดเล็กที่เหมาะสมและกฎหมายพลังงานการกระจายการเชื่อมต่อ และยังแนะนำข้อมูลพื้นฐานกลไกการทำไปได้หนึ่งสำหรับผลของการเรียนรู้ตัวแปรประวัติ (อายุซื้อ ความถี่ในการใช้งาน) ประสิทธิภาพพฤติกรรมในทางตรรกงานประมวลผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อเรานำเสนอการวิเคราะห์ทางสถิติของโครงสร้างขนาดใหญ่ของ 3 ประเภทของเครือข่ายความหมาย: คำสมาคมWordNet และอรรถา Roget ของ เราแสดงให้เห็นว่าพวกเขามีโครงสร้างขนาดเล็กของโลกโดดเด่นด้วยการเชื่อมต่อที่เบาบางเส้นทางเฉลี่ยสั้นความยาวระหว่างคำและการจัดกลุ่มในท้องถิ่นที่แข็งแกร่ง. นอกจากนี้การกระจายของจำนวนการเชื่อมต่อปฏิบัติตามกฎหมายพลังงานที่บ่งบอกถึงรูปแบบขนาดฟรีของการเชื่อมต่อมีโหนดส่วนใหญ่ที่มีการเชื่อมต่อค่อนข้างน้อยร่วมกันผ่านจำนวนเล็ก ๆ ของฮับที่มีการเชื่อมต่อมาก แบบแผนเหล่านี้ได้รับนอกจากนี้ยังพบในบางเครือข่ายอื่น ๆ จากธรรมชาติที่ซับซ้อนเช่นเวิลด์ไวด์เว็บ แต่พวกเขาจะไม่สอดคล้องกับรุ่นทั่วไปหลายความหมายขององค์กรขึ้นอยู่กับลำดับชั้นมรดกพลเครือข่ายโครงสร้างหรือช่องว่างเวกเตอร์มิติสูง เราเสนอว่าโครงสร้างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงกลไกโดยที่เครือข่ายความหมายเติบโต เราอธิบายรูปแบบที่เรียบง่ายสำหรับการเจริญเติบโตความหมายในแต่ละคำใหม่หรือแนวคิดที่มีการเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่มีอยู่โดยความแตกต่างของการเชื่อมต่อรูปแบบของโหนดที่มีอยู่ รุ่นนี้สร้างสถิติโลกขนาดเล็กที่เหมาะสมและอำนาจกฎหมายการกระจายการเชื่อมต่อและมันยังแสดงให้เห็นหนึ่งในกลไกพื้นฐานที่เป็นไปได้สำหรับผลกระทบของการเรียนรู้ตัวแปรประวัติศาสตร์(อายุของการซื้อกิจการความถี่การใช้งาน) ผลการดำเนินงานในความหมายของพฤติกรรมการประมวลผลงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
เรานำเสนอการวิเคราะห์สถิติของโครงสร้างขนาดใหญ่ 3 ประเภทของเครือข่ายความหมายคำ
สมาคมเครือข่ายคำ และสาขาของพจนานุกรม เราแสดงให้เห็นว่าพวกเขามีโครงสร้างโลกขนาดเล็กลักษณะ
โดยการเชื่อมต่อบางสั้น ความยาวเฉลี่ยเส้นทางระหว่างคำและแข็งแรงกลุ่มท้องถิ่น .
นอกจากนี้การกระจายของจำนวนของการเชื่อมต่อตามอำนาจกฎหมายที่ระบุ
ไท - วัดรูปแบบของการเชื่อมต่อกับโหนดส่วนใหญ่มีการเชื่อมต่อค่อนข้างน้อยร่วมกัน
ผ่านตัวเลขขนาดเล็กของฮับกับการเชื่อมต่อหลาย เกี่ยวกับเหล่านี้ยังถูกพบในบางเครือข่ายอื่น ๆ
ธรรมชาติที่ซับซ้อน เช่น เวิลด์ ไวด์ เว็บ แต่พวกเขาจะไม่สอดคล้องกับ
หลายรูปแบบขององค์การแบบความหมายตามมรดกวรรณะ , โดยพล
โครงสร้างเครือข่าย หรือสูง - มิติปริภูมิเวกเตอร์ . เราเสนอว่าโครงสร้างเหล่านี้สะท้อน
กลไกซึ่งเครือข่ายความหมายเติบโต เราอธิบายแบบง่ายๆสำหรับการเจริญเติบโตของความหมายในคำแต่ละคำหรือแนวความคิดใหม่
ซึ่งจะเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่มีอยู่โดยการการเชื่อมต่อ
รูปแบบของโหนดที่มีอยู่ รุ่นนี้สร้างสถิติโลกที่เล็กและกฎ - พลัง
การกระจายการเชื่อมต่อ และมันยังแสดงให้เห็นหนึ่งเป็นไปได้กลไกพื้นฐานสำหรับการเรียน
ตัวแปรประวัติศาสตร์ ( ความถี่การใช้อายุของกิจการ ) กับพฤติกรรมการปฏิบัติงานในงาน
การประมวลผลทางความหมาย