语义网络的结构:我们怎样学习语义知识

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分析了2个大型语义网络HowNet和WordNet的全局意义结构.发现两者都是具有小世界和无尺度特征的复杂网络,但具有一些独特的属性.两者连接度分布的幂律指数介于1.0和2.0之间,而不是像许多常见的无尺度网络一样接近于3.0.连接度相关系数都小于0,与生物性网络相似.BA模型以及与其相似的一些模型下能对其动力学加以解释.节点连接度与其聚集度指数之间遵循标度律,表明网络中可能存在自相似的屡;欠结构.认为人类学习语义知识的几种主要方式如聚合与隐喻等影响了语义网络的这些结构特征.
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提出了一个健壮有效的网格模型多分辨分析方法. 该方法面向任意网格模型且不需要具有子分连通性, 通过删除边和拆分点操作进行网格模型的向下采样和向上采样, 将网格模型表示