语言复杂网络的聚类研究

利用15种语言的依存句法树库,构造了15个语言网络,并采用复杂网络研究工具对这些语言网络进行了研究,其目的是研究复杂网络在语言分类中的可行性.研究结果显示,通过复杂网络的主要参数,即节点的平均度、聚类系数、平均路径长度、网络中心度、直径、节点度幂律分布的幂指数、度分布与幂律拟合的决定系数,可以对人类语言进行分类,其准确性与利用现代语序类型学主要指标进行的语言分类准确性相当.克服了类型学研究中语种库语料为非真实语料及参数选择中过于注重微观的问题,所得到的结果更能体现语言的整体类型学特征.本研究不仅丰富了现有的语言类型学方法,也拓展了复杂网络在人文、社会与生命科学等领域的应用.