【摘 要】
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基于大规模微博语料库,构建了3个词同现语言网络,并采用复杂网络分析工具对这些语言网络进行分析。主要目的是探索复杂网络分析方法应用于微博文本的可行性,进而研究微博语言
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院认知与智能计算研究所
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基于大规模微博语料库,构建了3个词同现语言网络,并采用复杂网络分析工具对这些语言网络进行分析。主要目的是探索复杂网络分析方法应用于微博文本的可行性,进而研究微博语言网络的个性特征。研究结果表明,复杂网络分析方法在微博文本上是可行的,在复杂网络的相关参数,如度分布、聚类系数、平均最短路径等方面反映了微博语言的语体特征。该研究不仅拓展了复杂网络方法在语言学领域的应用,而且为基于复杂网络的微博内容挖掘提供了可行途径。
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