語言網(wǎng)絡(luò)研究進展

韓 普，王東波，路高飛，蘇新寧

(1. 南京郵電大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 南京 210023；2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京，210095；3. 南京大學(xué) 信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210093)

1 引言

1998年，Nature上發(fā)表了Watts和Strogatz有關(guān)小世界網(wǎng)絡(luò)的論文[1]，1999年，Science發(fā)表了Barabasi和Albert的隨機網(wǎng)絡(luò)的論文[2]，兩篇文章在全球科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響，被認為是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的里程碑。從數(shù)學(xué)的角度上講，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)起源于圖論，數(shù)學(xué)界稱1736年是圖論歷史元年，因為這一年瑞士數(shù)學(xué)家Euler發(fā)表了圖論的首篇論文《哥尼斯堡七橋問題無解》。傳統(tǒng)條件下，圖論研究的頂點數(shù)量往往比較少，現(xiàn)代信息技術(shù)的出現(xiàn)，使得圖論得到進一步的發(fā)展，借助現(xiàn)代信息技術(shù)，可以處理擁有幾萬甚至幾十萬節(jié)點的真實網(wǎng)絡(luò)。大規(guī)模真實網(wǎng)絡(luò)是人類社會發(fā)展需要解決的問題，正是源于社會的需求，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)得到社會學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、交通等學(xué)科領(lǐng)域研究者的關(guān)注[3-4]。

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究中，語言網(wǎng)絡(luò)作為一個新的研究方向，正在悄然興起。語言和文字是人類文明的起源，也是人類文明出現(xiàn)的兩大標(biāo)志，作為人類智慧的結(jié)晶，也是除了化石之外，最能體現(xiàn)悠久文明和燦爛文化的方式之一。據(jù)推測，人類目前有數(shù)千種語言[5]，傳統(tǒng)語言學(xué)一般將其劃分為9大語系。受到地域和文化的影響，同一語言也存在著分化現(xiàn)象。雖然語言種類繁多，但不同語種之間存在著一定的聯(lián)系，目前的相關(guān)研究尚不能對以下問題進行解釋，幾千種語言之間是否存在共性？不同語言中的規(guī)律和淵源如何挖掘？一些小語種語言正在消失，所蘊含的人類智慧如何保留？1949年，哈佛大學(xué)語言學(xué)家Zipf發(fā)現(xiàn)了語言學(xué)中的Zipf定律[6]，這一定律最初在英語中發(fā)現(xiàn)，但隨后的相關(guān)研究表明，其他語言一定程度上也符合Zipf定律[7-10]，雖然在部分語言中呈現(xiàn)的并不完美[9-10]。對語言研究來說，Zipf定律無疑是一個重大發(fā)現(xiàn)，它描述了詞頻和詞序存在著一定聯(lián)系，揭示了語言學(xué)中的靜態(tài)規(guī)律，但如果將單詞打亂，詞頻和詞序依然可以滿足Zipf定律，所以這個定律并不能解釋人類語言更為復(fù)雜的問題。在語言學(xué)界，語言是一種網(wǎng)絡(luò)的觀點已經(jīng)被普遍接受[11-12]，由于語言的特點，語言不僅是一種網(wǎng)絡(luò)，還是一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[13]。Cancho和Sole首次用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法研究了英語同現(xiàn)詞網(wǎng)絡(luò)。隨后，不同語種中由不同語言單位及其關(guān)系構(gòu)成的語言網(wǎng)絡(luò)受到了關(guān)注。由于語言網(wǎng)絡(luò)的跨學(xué)科特點，該領(lǐng)域吸引了一批語言學(xué)家、物理學(xué)家、生物學(xué)家和數(shù)學(xué)家參與其中。從已有的研究來看，語音、語素、詞匯、短語在不同語言中構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)幾乎均具有真實網(wǎng)絡(luò)的一般統(tǒng)計特性，多數(shù)網(wǎng)絡(luò)在整體上呈現(xiàn)出了典型的小世界特征和無尺度現(xiàn)象，與社會網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)具有類似的特征?？偟膩碚f，目前語言網(wǎng)絡(luò)的研究已經(jīng)取得了一定的進展。本文將從語言網(wǎng)絡(luò)的特點、常用統(tǒng)計特性、相關(guān)模型、語言網(wǎng)絡(luò)的分類和研究進展進行論述。

2 語言網(wǎng)絡(luò)常用統(tǒng)計特征

語言網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的子集，在語言網(wǎng)絡(luò)研究中常借鑒復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方法。一般來說，度、平均最短路徑長度、聚集系數(shù)以及中介度是語言網(wǎng)絡(luò)常用的統(tǒng)計特征。

度： 度是對節(jié)點而言，節(jié)點i的度即與該節(jié)點連接的其他節(jié)點的數(shù)目。語言網(wǎng)絡(luò)通常是有向網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)節(jié)點的指向關(guān)系，度又分為出度和入度。節(jié)點度是語言網(wǎng)絡(luò)最常用的統(tǒng)計參數(shù)，度分布是衡量一個網(wǎng)絡(luò)無尺度現(xiàn)象的重要特征。

平均最短路徑長度： 在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點i與j的距離d(i,j)實際上就是連接節(jié)點i和節(jié)點j所需的最短路徑長度。大部分真實網(wǎng)絡(luò)都具有較小的平均最短路徑長度，在語言網(wǎng)絡(luò)中，表示從一個語言節(jié)點到另一個語言節(jié)點所需要的平均最短路徑長度，該參數(shù)是小世界網(wǎng)絡(luò)判斷的重要參數(shù)之一，常常用來和隨機語言網(wǎng)絡(luò)進行對比。

聚集系數(shù)： 在圖論中，聚集系數(shù)是圖中點傾向于集聚在一起的程度的一種度量。對于語言網(wǎng)絡(luò)，該參數(shù)呈現(xiàn)了與一個語言節(jié)點相連的其他節(jié)點中相互直接連接的概率。網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)可分為基于全局的和局部的，通常情況下，聚集系數(shù)是指全局平均聚集系數(shù)。該參數(shù)和平均最短路徑長度一起用來判斷小世界網(wǎng)絡(luò)。

中介度： 該概念源于分析社會網(wǎng)絡(luò)中個體的重要性，1977年由Freeman提出[14]，他認為，如果一個節(jié)點處于多對節(jié)點之間，該節(jié)點的度可能會較低，但這個度較低的點可能會起到重要的中介作用，是網(wǎng)絡(luò)中重要的節(jié)點。中介度衡量了一個節(jié)點位于其他節(jié)點之間的程度，表示其他節(jié)點對其依賴的程度。在語言網(wǎng)絡(luò)中，陳芯瑩和劉海濤認為，中介度測量的是一個點在多大程度上位于網(wǎng)絡(luò)中其他點的“中間”，一個度數(shù)相對比較低的點可能起到重要的“中介”作用，因而處于網(wǎng)絡(luò)中心[15]。一個節(jié)點中介度測量的是該節(jié)點對應(yīng)的行動者在多大程度上成為“掮客”或者“中間人”，能在多大程度上控制其他節(jié)點。一個節(jié)點的中介度越大，表明大量語句將通過它，它的作用就越重要。

3 語言網(wǎng)絡(luò)相關(guān)模型

語言網(wǎng)絡(luò)具有哪些特征，屬于什么類型，與其他類型的網(wǎng)絡(luò)有哪些不同，這是語言網(wǎng)絡(luò)研究首先要關(guān)注的基本問題。在語言網(wǎng)絡(luò)研究中，多種網(wǎng)絡(luò)被證明具有小世界模型和無尺度模型的特征，為了判斷語言網(wǎng)絡(luò)的類型，往往會與其他網(wǎng)絡(luò)模型等進行比較。這里僅列出語言網(wǎng)絡(luò)研究中常涉及到的幾個模型。

隨機網(wǎng)絡(luò)模型： 該模型是隨機圖論在網(wǎng)絡(luò)中的進一步發(fā)展。隨機網(wǎng)絡(luò)是在給定一個概率p的情況下，對網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點間的可能連接，都嘗試以概率p進行連接。經(jīng)典的隨機網(wǎng)絡(luò)模型是Erd?s和Rényi提出的ER隨機網(wǎng)絡(luò)模型。真實的語言網(wǎng)絡(luò)模型并不是ER模型，但在語言網(wǎng)絡(luò)研究中，為了界定語言網(wǎng)絡(luò)的類型，突出語言網(wǎng)絡(luò)的特征，在整體特征統(tǒng)計分析時，往往與ER隨機網(wǎng)絡(luò)進行比較。客觀世界中，一個真實網(wǎng)絡(luò)具有小世界現(xiàn)象的一個體現(xiàn)是其最長路徑長度D≈Drand。小世界現(xiàn)象是真實網(wǎng)絡(luò)的一個重要特征，但真實網(wǎng)絡(luò)與ER隨機網(wǎng)絡(luò)的一個重要區(qū)別是聚類系數(shù)C?Crand。

小世界模型： 該模型是一個總稱，當(dāng)一個網(wǎng)絡(luò)滿足較高的聚集系數(shù)和較短的平均最短路徑等條件時，便可以稱為小世界網(wǎng)絡(luò)。在語言網(wǎng)絡(luò)中，小世界網(wǎng)絡(luò)一般是指1998年由Watts和Strogatz 在Nature中提出的基于人類社會網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型。他們最早生成了具有高聚集系數(shù)和最短路徑長度的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)也稱WS小世界模型。語言網(wǎng)絡(luò)大都符合WS小世界模型，大多數(shù)節(jié)點只需經(jīng)過少量的邊便可到達。在聚集系數(shù)上，與隨機語言網(wǎng)絡(luò)相比，真實語言網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)較高。

無尺度網(wǎng)絡(luò)模型： 無尺度網(wǎng)絡(luò)是物理學(xué)領(lǐng)域的一個專業(yè)詞匯，統(tǒng)計物理學(xué)家習(xí)慣于把服從冪律分布的現(xiàn)象稱為無尺度現(xiàn)象，相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)稱為無尺度網(wǎng)絡(luò)。度分布是判斷無尺度網(wǎng)絡(luò)的重要特性，在大量的真實網(wǎng)絡(luò)實驗中，度分布呈現(xiàn)出無尺度現(xiàn)象，度分布一般對兩邊取log做圖。其分布可用函數(shù)P(k)來描述，P(k)表示的是一個隨機選定的節(jié)點的度為k的概率。即P(k)為網(wǎng)絡(luò)中度為k的節(jié)點占節(jié)點總數(shù)的比例，見式(1)。

為了減小度分布曲線尾部噪音的干擾，也可以采用累積度分布函數(shù)Pk表示累積度的分布。大量真實語言網(wǎng)絡(luò)被證明具有冪律度分布的現(xiàn)象，是一種無尺度網(wǎng)絡(luò)。換言之，語言網(wǎng)絡(luò)具有成長性和優(yōu)先連接性，可以將分散的節(jié)點組織起來，形成穩(wěn)定有意義的系統(tǒng)。

4 語言網(wǎng)絡(luò)分類及研究進展

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究基礎(chǔ)上，語言網(wǎng)絡(luò)研究已經(jīng)取得了一定進展。由于語言網(wǎng)絡(luò)具有典型的跨學(xué)科特點，其研究分散在多個學(xué)科中，如語言學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生命科學(xué)和信息科學(xué)。如何全面了解語言網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前研究成果和研究進展，對語言網(wǎng)絡(luò)進行合理分類是必要的。目前語言網(wǎng)絡(luò)并沒有統(tǒng)一認可的分類，從不同的角度，可將語言網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的類型。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)是否有向，可分為有向語言網(wǎng)絡(luò)和無向語言網(wǎng)絡(luò)；按照是否有權(quán)重，可分為加權(quán)語言網(wǎng)絡(luò)和無權(quán)語言網(wǎng)絡(luò)；按照網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建來源是否真實語料，可分為靜態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)，如基于詞典資源的靜態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)，基于真實文本語料的動態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)。在當(dāng)前多種語言網(wǎng)絡(luò)研究基礎(chǔ)上，從語言單位構(gòu)成并結(jié)合目前語言網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注方向，本文將語言網(wǎng)絡(luò)劃分為語音網(wǎng)絡(luò)、共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、依存句法網(wǎng)絡(luò)、語義概念網(wǎng)絡(luò)，對于沒有包含在4種網(wǎng)絡(luò)中的，稱為其他語言網(wǎng)絡(luò)。目前語言網(wǎng)絡(luò)繁雜，本分類中前四種網(wǎng)絡(luò)可以涵蓋大部分的研究，對于部分關(guān)注較少，或者僅在某一語言中存在的語言網(wǎng)絡(luò)，即在4種語言網(wǎng)絡(luò)之外的網(wǎng)絡(luò)，本文一并稱為其他語言網(wǎng)絡(luò)，具體見圖1。

圖1 語言網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

將語言網(wǎng)絡(luò)進行合理的劃分對語言網(wǎng)絡(luò)研究具有重要意義，首先，通過對語言網(wǎng)絡(luò)研究的系統(tǒng)梳理，有助于研究者全面了解語言網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的研究現(xiàn)狀。其次，對于不同領(lǐng)域研究者，可以結(jié)合自己的研究方向，選擇語言網(wǎng)絡(luò)的一個或幾個子領(lǐng)域，有針對性的深入研究。本文將對以上幾類語言網(wǎng)絡(luò)分別進行詳細介紹。

4.1 語音網(wǎng)絡(luò)

語音系統(tǒng)是人類重要的交流系統(tǒng)，在溝通交流中扮演著重要角色。從語言的觀點來看，語音是最微觀的范疇。音節(jié)是聽覺能感受到的最自然的語音單位，音素是最小的語音單位或最小的語音片段，是音節(jié)的組成部分。雖然目前世界上有幾千種語言，但音素數(shù)量卻要小的多，不同語言的發(fā)音差異較大。語音系統(tǒng)在整體上有什么特點？是否有共性？對于這些問題，研究者從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度對音節(jié)、音素等語音網(wǎng)絡(luò)進行了探究。

Medeiros和Corso等基于葡萄牙語詞典和作家作品全集，構(gòu)建了葡萄牙語的音節(jié)網(wǎng)絡(luò)[16]，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為葡萄牙語音節(jié)，節(jié)點的連接以兩個音節(jié)是否可以組成詞為依據(jù)，統(tǒng)計參數(shù)表明該網(wǎng)絡(luò)具有較高的聚集系數(shù)和較短的平均距離，該網(wǎng)絡(luò)的冪指數(shù)γ≈1.4，葡萄牙語音節(jié)的增長符合優(yōu)先增長模型。Peng和Minett等基于普通話詞典和粵語詞典，分別構(gòu)建了普通話和粵語的基本音節(jié)網(wǎng)絡(luò)和音調(diào)音節(jié)網(wǎng)絡(luò)[17]，該方法與Medeiros采用的方法類似，以音節(jié)為節(jié)點，以兩個音節(jié)是否可以組成漢語中的詞建立音節(jié)之間的邊。如“火車”漢語拼音為“huo3 che1”，粵語拼音為“fo2 ce1”，漢語音調(diào)音節(jié)網(wǎng)絡(luò)中“huo3”和“che1”為節(jié)點，其相鄰連接“huo3”和“che1”為網(wǎng)絡(luò)的邊，粵語音調(diào)音節(jié)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造與漢語類似，這些網(wǎng)絡(luò)都表現(xiàn)出了隨機網(wǎng)絡(luò)所不具有的，但真實網(wǎng)絡(luò)所具有的特征，度分布符合無尺度分布，具有較高的聚集系數(shù)，表明漢語音節(jié)網(wǎng)絡(luò)是一種小世界網(wǎng)絡(luò)和無尺度網(wǎng)絡(luò)。Arbesman和Strogatz等基于詞典研究了英文、中文等6種語言的音位網(wǎng)絡(luò)[18]，發(fā)現(xiàn)音位網(wǎng)絡(luò)具有與其他網(wǎng)絡(luò)不同的特點，在度分布上介于指數(shù)分布和冪律分布之間。于水源、劉海濤利用漢語字典、漢語詞典和兩組真實語料，分別從字、詞和句子的角度，以漢語音素為節(jié)點，相鄰音素構(gòu)造有向邊，如“甘”包含三個音素“k”、“a”和“n”，共包含兩個有向邊“k→a”、“a→n”，構(gòu)建了6種漢語音素網(wǎng)絡(luò)[19]。結(jié)論發(fā)現(xiàn)音素網(wǎng)絡(luò)有相當(dāng)高的度和更短的平均路徑，音素的度分布符合指數(shù)分布，但有權(quán)音素網(wǎng)絡(luò)度分布符合無尺度分布，表明語音網(wǎng)絡(luò)是一種穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

語音網(wǎng)絡(luò)主要以靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)為主，動態(tài)語音網(wǎng)絡(luò)研究較少。通過多組語音網(wǎng)絡(luò)的研究，可以發(fā)現(xiàn)語音網(wǎng)絡(luò)整體上的特點，多種語言之間呈現(xiàn)出了比較接近的特征，但與字詞等其他類型語言網(wǎng)絡(luò)有不同的特征，尤其是在度分布上?？梢哉J為語音網(wǎng)絡(luò)是一種特殊結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，這種結(jié)構(gòu)保證語音系統(tǒng)是一種高效并且有效的人類交流系統(tǒng)[19]，是人類語音在進化過程中逐步演變的結(jié)果。通過語音網(wǎng)絡(luò)研究，有助于認識語音系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)，了解人類在語音上的認知機理以及語音交流系統(tǒng)的原理。

4.2 共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)是基于真實語料而構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，不同語料構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)會有所差異。共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)具有動態(tài)性，屬于典型的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。按照共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的構(gòu)成，還可以進一步劃分為字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不論是在表意文字還是表音文字中均可構(gòu)建，字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)存在于漢語等表意文字中。較早采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)是英文詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[11]。共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造比較方便，尤其是對于英文等不需要分詞的語言，非常容易構(gòu)建詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，不需要大量的語言學(xué)知識支持，只需考慮共現(xiàn)關(guān)系，相關(guān)的研究也比較多。

對于共現(xiàn)關(guān)系，也有不同的理解，最簡單的共現(xiàn)是鄰接關(guān)系，也可以將共現(xiàn)理解為在一個句子中同時出現(xiàn)。Cancho和Sole認為，在一個句子中出現(xiàn)的詞是有關(guān)系的，多數(shù)共現(xiàn)關(guān)系是有語法聯(lián)系的，最相關(guān)的詞一定是距離最近的。他們基于BNC語料庫，將同現(xiàn)的距離控制在2以內(nèi)，構(gòu)建了英語的共現(xiàn)詞網(wǎng)絡(luò)[11]，該網(wǎng)絡(luò)平均最短路徑在2.6左右，與隨機網(wǎng)絡(luò)相比，表現(xiàn)出明顯的無尺度特性和小世界效應(yīng)。Dorogovtsev和Mendes認為，相互連接的詞可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來描述，并且根據(jù)句子中詞的共現(xiàn)關(guān)系，提出了一個語言演變的模型[12]，該模型將語言視為詞之間的自組織網(wǎng)絡(luò)。Choudhury和Chatterjee等對涵蓋了3大語系的7種語言[20](英語、法語、德語、孟加拉語、愛沙尼亞語、印地語、泰米爾語)構(gòu)建了詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，通過整體拓撲特征進行深入比較，揭示了7種語言網(wǎng)絡(luò)的共同特征，并進一步研究了共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的譜特征。

在中文詞共現(xiàn)研究中，劉知遠和孫茂松在1 300萬詞次的《人民日報》語料和5 000萬字左右的人工分詞語料庫基礎(chǔ)上構(gòu)建了漢語的詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[21]，得到漢語詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑在2.63～2.75之間，聚類系數(shù)遠大于相同參數(shù)下的隨機網(wǎng)絡(luò)，揭示了漢語在詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上的小世界效應(yīng)和無標(biāo)度特性，表現(xiàn)出了與英語共現(xiàn)詞網(wǎng)絡(luò)類似的性質(zhì)。Zhou和Hu等在1998年1月份的《人民日報》語料基礎(chǔ)上，采用不同方法構(gòu)造了兩種漢語詞無向同現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[22]，一種是鄰接距離為1的網(wǎng)絡(luò)，一種是只要兩個詞匯在一個句子中同時出現(xiàn)，則認為兩個詞節(jié)點存在連接的網(wǎng)絡(luò)，并且考慮了不同詞性的情況，結(jié)果兩個網(wǎng)絡(luò)均呈現(xiàn)出小世界效應(yīng)、無尺度特征、層次結(jié)構(gòu)和負相關(guān)性，在整體特征上和其他語言網(wǎng)絡(luò)相似。

和英語等表音文字相比，漢語是表意文字，在構(gòu)建語言網(wǎng)絡(luò)上有更多選擇，在沒有分詞的情況下，還可以構(gòu)成字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。Peng和Minett等基于詞典資源，根據(jù)漢語詞匯中的共字關(guān)系構(gòu)建了漢字網(wǎng)絡(luò)[17]，由漢字構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出明顯的高聚集系數(shù)和無尺度特征。Liang和Shi等對散文、小說、科普文章、新聞報道4種體裁的中文和英文語料，分別構(gòu)建了英文詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、中文字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[23]，從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)角度揭示了3類語言網(wǎng)絡(luò)的共性和個性，其共同之處是均滿足無標(biāo)度特征和小世界現(xiàn)象，不同之處在于從某種程度上英文的表達要比中文更為簡潔。Liang和Shi等還對中國歷史上不同歷史時期的漢字網(wǎng)絡(luò)進行了對比研究[24]，發(fā)現(xiàn)99.6%的漢字網(wǎng)絡(luò)具有無尺度特征度分布，95.0%的漢字網(wǎng)絡(luò)有小世界的現(xiàn)象。Sheng和Li構(gòu)建了英文詞共現(xiàn)和中文字共現(xiàn)的有權(quán)網(wǎng)絡(luò)[25]，語料分別來自George Orwell英文版小說《一九八四》和中文版的《毛澤東傳記》，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩個網(wǎng)絡(luò)不僅呈現(xiàn)出無尺度等共同特征，還呈現(xiàn)出顯著的不同，中文字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中高權(quán)重連接要高于英文詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。

此外，詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)還被用來研究語言的演化，Ke和Yao基于英語兒童對話語料，采用詞共現(xiàn)方法構(gòu)建了不同兒童的語言網(wǎng)絡(luò)[26]，從網(wǎng)絡(luò)視角研究了兒童語言的發(fā)展。

構(gòu)建詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)需要滿足一個重要假設(shè)，即Cancho和Sole在構(gòu)建BNC英語詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時的假設(shè)[11]，在一個句子中以鄰接關(guān)系出現(xiàn)的兩個詞匯是有一定聯(lián)系的。詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的每一個節(jié)點都是有意義的語言單位，通過調(diào)節(jié)詞共現(xiàn)的距離可以構(gòu)造一個句子內(nèi)部詞匯之間的連接，雖然很難將詞共現(xiàn)稱為句法網(wǎng)絡(luò)，但鄰接詞之間的確有一定的意義。字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)主要以漢語為代表，漢語是典型表意文字，具有獨特和優(yōu)美的結(jié)構(gòu)，有強大的組合能力，古漢語中一個字往往可以表達一個完整的含義，但現(xiàn)代漢語由一個字表示完整詞意的比較少，多是由組合詞來表示詞意。漢語字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以像英文詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)一樣，不需要分詞處理，這對于漢語研究來說，所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)更為客觀，往往可以用來探索詞匯的形成以及字詞的演化。

4.3 依存句法網(wǎng)絡(luò)

依存語法理論的創(chuàng)立者，法國語言學(xué)家Tesnière認為句子是一個有機的整體，詞和鄰近詞會產(chǎn)生聯(lián)系，這些聯(lián)系構(gòu)成了句子框架，并認為“謂語”中的動詞是句子的中心，不受其他成分支配，其他成分與動詞直接或間接地產(chǎn)生聯(lián)系。圖2是依存句法的示例。

圖2 依存句法中英文示例

在圖2中，箭頭代表句法上的一種支配關(guān)系，支配者在箭頭起點，被支配者在箭頭終點。Cancho和Sole等給出了依存句法網(wǎng)絡(luò)(SDN)的描述[27]，SDN是一種有向網(wǎng)絡(luò)，每個單詞構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)的有向邊由存在依存關(guān)系的詞進行連接。Cancho在依存句法基礎(chǔ)上，構(gòu)造了3種歐洲語言(德語、羅馬語、捷克語)依存句法網(wǎng)絡(luò)[28]，從度分布、層次組織、中心性、聚集系數(shù)和負相關(guān)性等幾個統(tǒng)計特性進行了分析，發(fā)現(xiàn)3種語言的句法網(wǎng)絡(luò)具有與其他語言網(wǎng)絡(luò)類似的特性，并且在一些細微的模式上表現(xiàn)出同質(zhì)性。

劉知遠、鄭亞斌和孫茂松利用清華大學(xué)100萬詞的句法標(biāo)注樹庫，在依存句法基礎(chǔ)上，構(gòu)造了漢語依存句法有向網(wǎng)絡(luò)[29]，得到了漢語依存句法網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度=3.8，聚集系數(shù)C=0.13，出度和入度的累積度分布均具有無尺度特征。劉海濤對20種語言的依存句法網(wǎng)絡(luò)進行了統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)相鄰接的詞只有50%左右是語法相關(guān)的[30]，并認為用依存句法來構(gòu)造語言句法網(wǎng)絡(luò)是最合適的[30]，用鄰接詞構(gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)沒有充分的語言學(xué)知識支持，缺乏合理的解釋。劉海濤在新聞聯(lián)播和實話實說兩種不同體裁的漢語依存樹庫基礎(chǔ)上[31]，以依存句法為基礎(chǔ)[32]，構(gòu)造了不同體裁的漢語語言依存無向網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)中，每個詞作為節(jié)點，每個支配關(guān)系作為網(wǎng)絡(luò)的邊。通過對網(wǎng)絡(luò)直徑、平均最短距離、聚集系數(shù)和冪律等參數(shù)的統(tǒng)計分析，表明兩個漢語依存網(wǎng)絡(luò)均屬小世界網(wǎng)絡(luò)，其度分布符合無尺度特征，平均最短路徑長度在3左右，累積度分布的冪律指數(shù)分別為2.40和2.18，與劉知遠等對漢語依存句法網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果非常接近。劉海濤還對中文、英文等15種語言的依存句法網(wǎng)絡(luò)進行聚類研究[33]，得到平均最短路徑長度在2.755—3.938之間，冪律指數(shù)在1.077—1.353之間。雖然15種語言網(wǎng)絡(luò)均是小世界網(wǎng)絡(luò)，但聚集系數(shù)存在顯著差異，通過選擇網(wǎng)絡(luò)的7組特征，對15種語言進行了聚類，發(fā)現(xiàn)英語和漢語網(wǎng)絡(luò)整體上比較接近。

依存網(wǎng)絡(luò)句法結(jié)構(gòu)本身簡便，與共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建相比，依存網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建需要依存句法標(biāo)注，顯得稍微復(fù)雜。和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相比，依存句法能夠較好展現(xiàn)詞與詞之間的句法關(guān)系。雖然基于詞共現(xiàn)的語言網(wǎng)絡(luò)比較易于構(gòu)建，但卻忽略了詞與詞之間的句法和語義的關(guān)系?；谝来婢浞?gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)比基于詞共現(xiàn)構(gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)更具有語言學(xué)特征，依存句法網(wǎng)絡(luò)更容易獲得語言學(xué)領(lǐng)域的認可。目前依存句法網(wǎng)絡(luò)研究和其他語言網(wǎng)絡(luò)研究一樣大多停留在宏觀層面上，需要進一步的深入探索。另外，依存句法網(wǎng)絡(luò)也存在一些問題，一方面，依存句法網(wǎng)絡(luò)需要依存句法分析，單純的依存句法損失了節(jié)點的順序關(guān)系，不利于語言的生成；另一方面依存句法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)和人腦的認知網(wǎng)絡(luò)是否最為接近，還有待進一步探究和證明。此外，句法網(wǎng)絡(luò)和詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)在整體的特性上也有很多相同之處，其原因也有待于進一步探索。

4.4 語義概念網(wǎng)絡(luò)

語義概念網(wǎng)絡(luò)是從語義層面上構(gòu)建的較為深入的語言網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建資源的不同，語義概念網(wǎng)絡(luò)可分為靜態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)。靜態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)利用概念詞典資源構(gòu)建，動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)基于真實標(biāo)注語料構(gòu)建。靜態(tài)語義網(wǎng)絡(luò)較為常見，該類型網(wǎng)絡(luò)的一個典型特征是靜態(tài)性，其構(gòu)建資源并不是真實語料。根據(jù)詞典資源的不同，還可以進一步劃分，基于同義詞詞典可以構(gòu)成同義詞網(wǎng)絡(luò)，基于概念詞典可以構(gòu)成概念網(wǎng)絡(luò)。詞典資源便于獲取并且精確度相對也比較高，相關(guān)的研究較多。

Sigman和Cecchi基于Wordnet概念詞典，構(gòu)造了基于WordNet中名詞語義網(wǎng)絡(luò)[37]，該網(wǎng)絡(luò)以詞典中的名詞為節(jié)點，以名詞之間的4種連接關(guān)系(上位關(guān)系hypernymy，反義關(guān)系antonomy，部分關(guān)系meronomy，一詞多義關(guān)系polysemy)作為語義網(wǎng)絡(luò)的邊，研究發(fā)現(xiàn)WordNet本身就是一個自組織系統(tǒng)，遵從無尺度分布，并發(fā)現(xiàn)一詞多義對構(gòu)建整個語義網(wǎng)絡(luò)有重要作用。Motter和de Moura等基于Moby II同義詞詞典，構(gòu)建了英文概念網(wǎng)絡(luò)[38]，該網(wǎng)絡(luò)以單詞為節(jié)點，以單詞之間是否有同義關(guān)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的邊，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)具有較高的聚集系數(shù)(C=0.52)和較短的平均路徑長度(=3.16)，具有典型的小世界特征，并且冪律分布呈現(xiàn)兩個區(qū)間，在度分布高區(qū)間呈現(xiàn)出無尺度現(xiàn)象。Holanda和Pisa等在Motter的基礎(chǔ)上，進一步研究了同義詞詞典的構(gòu)成[39]。Steyvers和Tenenbaum等基于WordNet、Roget同義詞詞典和Free Association Norms詞典分別構(gòu)建了3種語義網(wǎng)絡(luò)[40]，從最短路徑、稀疏性、度分布等5種網(wǎng)絡(luò)特性上對3個語義網(wǎng)絡(luò)進行了對比分析，發(fā)現(xiàn)通過不同方式構(gòu)建的語義網(wǎng)絡(luò)，均呈現(xiàn)出真實網(wǎng)絡(luò)的特征，具有小世界性和無尺度特征，根據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出的特點，作者還提出了一個簡單語義網(wǎng)絡(luò)增長模型。Tang和Zhang等構(gòu)建了基于HowNet的漢語語義網(wǎng)絡(luò)[41]，發(fā)現(xiàn)基于HowNet的中文語義網(wǎng)絡(luò)具有與WordNet和Roget詞典網(wǎng)絡(luò)類似的特征，具有較短的平均路徑長度和較高的聚類系數(shù)，屬于典型的小世界網(wǎng)絡(luò)，具有無尺度現(xiàn)象，但在具體參數(shù)上與WordNet并不完全相同，存在一定差異。

基于詞典的語義網(wǎng)絡(luò)是靜態(tài)的，所反映的現(xiàn)象并不完全是語言在真實交流過程中的呈現(xiàn)，但由于動態(tài)語義標(biāo)注語料較困難，動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)的研究較少。劉海濤通過對真實語料進行語義角色標(biāo)注，構(gòu)造一種節(jié)點為實詞、連接為語義或論元關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)[42]，研究了漢語的動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)的整體特征。雖然研究結(jié)果表明漢語動態(tài)語義網(wǎng)絡(luò)也是小世界和無尺度的，但在一些特征上與依存句法網(wǎng)絡(luò)和靜態(tài)語義網(wǎng)絡(luò)有所不同。

與共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和句法網(wǎng)絡(luò)相比，語義網(wǎng)絡(luò)是一種更為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。靜態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)反映了概念之間的語義關(guān)系，如同義關(guān)系、上下位關(guān)系等。靜態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)可以從一定角度上通過揭示這些語義關(guān)系來研究人腦中知識網(wǎng)絡(luò)的形成，對語義詞典的構(gòu)建和人類認識的探索有一定幫助?；谡鎸嵳Z料的動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)，反映的是在真實環(huán)境中人類語言交流中的語義關(guān)系，可以用來研究語義產(chǎn)生的機理，深入了解動態(tài)的概念交流網(wǎng)絡(luò)。

4.5 其他語言網(wǎng)絡(luò)

盡管語言網(wǎng)絡(luò)類型較多，但相關(guān)研究主要集中在前面提到的4種網(wǎng)絡(luò)上。除此之外，還有一些語言網(wǎng)絡(luò)，關(guān)注度較少，或者僅存在于某一語言中。例如，漢語中的字結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，這在英語等表音文字中是不存在的。根據(jù)漢字的構(gòu)成，Li和Zhou對新華字典中6 652個漢字進行了拆解，構(gòu)造了漢字的部首網(wǎng)絡(luò)[43]，如“按”可以拆分成“扌”和“安”兩個部首節(jié)點，由于兩個部首可以組成漢字，那么這兩個節(jié)點之間存在連接，研究揭示了漢字部首網(wǎng)絡(luò)具有與其他真實語言網(wǎng)絡(luò)同樣的特性。另外，根據(jù)漢語詞組的組成，Li和Wei構(gòu)建了漢字詞組網(wǎng)絡(luò)[44]，該網(wǎng)絡(luò)將詞組作為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點，若兩個詞組節(jié)點中出現(xiàn)同一個漢字就認為它們有一條連接，如“網(wǎng)球”、“網(wǎng)絡(luò)”、“絡(luò)繹不絕”便可以構(gòu)建3個節(jié)點兩條邊的詞組網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)漢字詞組網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑和聚類系數(shù)與英語單詞網(wǎng)絡(luò)類似，到達另一個詞組的平均距離為3，具有典型小世界特性。此外，王建偉和榮莉莉?qū)η迦A紫光數(shù)據(jù)庫中兩個字組成的詞構(gòu)建了中文字網(wǎng)絡(luò)[45]，他們以選取的7 440個漢字作為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，以詞中相鄰漢字為網(wǎng)絡(luò)的邊，研究表明中文字共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)具有真實網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性(γ=1.15，C=0.451 6)。

通過對語言網(wǎng)絡(luò)研究的系統(tǒng)梳理，我們發(fā)現(xiàn)，從語言最基本單位音素到句法結(jié)構(gòu)，均可構(gòu)建相應(yīng)的語言網(wǎng)絡(luò)。從各種語言網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果來看，依據(jù)不同方法、不同資源構(gòu)建的語言網(wǎng)絡(luò)幾乎均屬于小世界網(wǎng)絡(luò)并且具有無尺度特征，與其他復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)具有類似的整體特征，但在具體特征參數(shù)上，存在著差別，這些共性和個性可以總結(jié)如下：

首先，語言是人類智慧的結(jié)晶，語言網(wǎng)絡(luò)具有與隨機網(wǎng)絡(luò)不同的特征。通過多種語言網(wǎng)絡(luò)的研究表明，無尺度特性和小世界現(xiàn)象在語言網(wǎng)絡(luò)中普遍存在。語言網(wǎng)絡(luò)的無尺度特征表明，在節(jié)點數(shù)量龐大的各種語言網(wǎng)絡(luò)中，發(fā)揮著重要作用僅有少部分節(jié)點。小世界現(xiàn)象表明，語言網(wǎng)絡(luò)和社會網(wǎng)絡(luò)一樣，一個節(jié)點到另外一個節(jié)點的最短距離往往很短。

其次，各種語言網(wǎng)絡(luò)在整體上呈現(xiàn)出類似的特性，但不同語言網(wǎng)絡(luò)之間存在著差別，如部分語音網(wǎng)絡(luò)的度并不完全符合冪律分布，漢語音素?zé)o權(quán)網(wǎng)絡(luò)的度呈現(xiàn)指數(shù)分布[19]。在語言網(wǎng)絡(luò)其他統(tǒng)計特征上，也存在顯著差異，如在凝聚度和最短路徑方面，和靜態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)相比，動態(tài)語義概念網(wǎng)絡(luò)凝聚度偏低，平均最短路徑較長，所組成的網(wǎng)絡(luò)顯得更為松散。對于動態(tài)語言網(wǎng)絡(luò)，不同的體裁、語種構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)也有所區(qū)別，這些都表明語言網(wǎng)絡(luò)不僅可以從整體上衡量語言的特性，還可以用來研究語言的個性化和相似性。

從音素、音節(jié)、字、詞、短語、句法到語義、概念，語言網(wǎng)絡(luò)研究層次在逐漸加深，但對于人類語言中的復(fù)雜問題依然沒有進行很好的解釋，哪種語言網(wǎng)絡(luò)更貼近人類在語言交流時的語言系統(tǒng)，語言表達中詞匯究竟是如何組織的，靜態(tài)語義概念在人類大腦中如何存儲，目前的語言網(wǎng)絡(luò)研究還不能回答這些問題。

5 語言網(wǎng)絡(luò)研究展望

作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一個子領(lǐng)域，語言網(wǎng)絡(luò)剛剛出現(xiàn)10年左右的時間，已經(jīng)在國際上產(chǎn)生了一定影響力的研究，受到了物理學(xué)、語言學(xué)、信息科學(xué)等多個領(lǐng)域的關(guān)注?？偟膩碚f，語言網(wǎng)絡(luò)研究進展可以總結(jié)為以下幾點。

1) 語言網(wǎng)絡(luò)研究開創(chuàng)了語言學(xué)研究新方向

作為一門以經(jīng)驗為基礎(chǔ)的學(xué)科，語言學(xué)在19世紀(jì)中葉開始成為一項獨立的研究，它是以其自身特征、規(guī)律作為學(xué)科對象進行研究的一門學(xué)科。語言學(xué)的研究方法主要以定性、定量或定性結(jié)合定量為主，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為語言學(xué)研究提供了一個全新的視角，借助現(xiàn)代信息技術(shù)，將語言作為一個系統(tǒng)，從整體和局部挖掘語言的規(guī)律，呈現(xiàn)語言節(jié)點之間的動態(tài)連接性，是對當(dāng)前以字、詞、短語、句子和篇章范疇的語言學(xué)研究的深化。

2) 當(dāng)前時期是語言網(wǎng)絡(luò)研究的黃金時機

語言學(xué)規(guī)則是通過語言學(xué)專家根據(jù)經(jīng)驗和內(nèi)省的知識總結(jié)，存在著一定的局限性。面對浩瀚的語言文本，只能窺一面而不能知全貌，信息技術(shù)可以為超級復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運算提供便利途徑。此外，網(wǎng)絡(luò)上大量的電子資源為語言網(wǎng)絡(luò)研究提供了豐富語料來源。

3) 語言網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了一定研究成果

從已有研究來看，語言網(wǎng)絡(luò)研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了之前所沒有關(guān)注的研究領(lǐng)域。將人類語言作為一個整體系統(tǒng)，揭示了語言作為一個有機系統(tǒng)具有真實網(wǎng)絡(luò)的特征，發(fā)現(xiàn)了語言的一些共性，如語言網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成中發(fā)揮著重要作用；超越單個以句子為單位的分析；一個語言節(jié)點對整個語言網(wǎng)絡(luò)都有一定的作用；語言網(wǎng)絡(luò)不同于隨機網(wǎng)絡(luò)；語言網(wǎng)絡(luò)的鄰接節(jié)點發(fā)生連接的概率要遠大于隨機網(wǎng)絡(luò)等。

4) 語言網(wǎng)絡(luò)有別于其他網(wǎng)絡(luò)

雖然目前的研究從多種角度揭示了語言網(wǎng)絡(luò)具有和大部分真實網(wǎng)絡(luò)一樣的特征，但不能忽視語言網(wǎng)絡(luò)與其他網(wǎng)絡(luò)的不同之處。如引文網(wǎng)絡(luò)是一種獨特的網(wǎng)絡(luò)，一種典型的不連通網(wǎng)絡(luò)，從時間上說，被引文獻節(jié)點一般只能出現(xiàn)在引文的時間之前。語言是一種有向網(wǎng)絡(luò)，如果構(gòu)建的是無向語言網(wǎng)絡(luò)，這樣就忽視了詞的先后順序的問題，而詞的先后順序是影響語言生成機制的重要因素。所以在研究網(wǎng)絡(luò)共性的同時，不能忽視語言網(wǎng)絡(luò)的個性，這些個性特征對于語言的識別和區(qū)別均是關(guān)鍵問題。

5) 語言網(wǎng)絡(luò)研究是一門跨學(xué)科的研究

語言網(wǎng)絡(luò)研究屬于典型的跨學(xué)科研究，不是一個學(xué)科所能解決的問題，需要將語言學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、信息科學(xué)、計算機科學(xué)、認知科學(xué)等多個學(xué)科知識融合起來。目前來自物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)的研究者對該領(lǐng)域進行了關(guān)注，語言學(xué)領(lǐng)域的研究者還比較少。不同學(xué)科的關(guān)注視角也有所不同，物理學(xué)、數(shù)學(xué)注重網(wǎng)絡(luò)機理研究，語言學(xué)偏重于從定性的角度進行研究。目前這些領(lǐng)域的研究還是基本處在孤立的狀態(tài)，未能真正實現(xiàn)多學(xué)科的交叉融合。語言網(wǎng)絡(luò)研究的時期已經(jīng)來臨，迫切需要多學(xué)科領(lǐng)域的研究人員進行協(xié)作研究，解決目前語言中還難以回答的問題。

6) 構(gòu)建合適的語言網(wǎng)絡(luò)

究竟采用什么樣的方式構(gòu)建語言網(wǎng)絡(luò)是合適的，這個問題又回到了語言網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)問題上，采用復(fù)雜的方式還是采用簡便的方式，雖然在依存句法關(guān)系中，僅有50%左右的連接屬于鄰接詞，但依存網(wǎng)絡(luò)就是在真實交流系統(tǒng)中，反映在人腦中的語言網(wǎng)絡(luò)嗎？可以直接用于失語癥患者的治療嗎？如果不是真實網(wǎng)絡(luò)，那么到底有多接近呢？經(jīng)驗語言學(xué)還回答不了這些問題，筆者認為，從認知的語言角度，如果能結(jié)合真實環(huán)境下的人腦所建構(gòu)的語言復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)該有更大的應(yīng)用前景。要想更深入研究人腦中的語言網(wǎng)絡(luò)，需要認知語言學(xué)和心理學(xué)領(lǐng)域的結(jié)合，而不僅僅是局限于網(wǎng)絡(luò)整體的研究，而應(yīng)將更多的研究著眼于局部細節(jié)。

7) 語言網(wǎng)絡(luò)研究還有待深入

目前的語言網(wǎng)絡(luò)研究主要還停留在整體層面，針對語言網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的深入研究還非常少，目前語言學(xué)界等領(lǐng)域的研究者已經(jīng)意識到該問題，逐漸將目光投向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部。

語言網(wǎng)絡(luò)不是一個泛泛的理論研究，相關(guān)研究已經(jīng)應(yīng)用于信息檢索[46]、機器翻譯[47]、詞義消歧[48]、自動文摘[49]、關(guān)鍵詞提取[50]、情感分析[51]、失語癥患者治療研究[52]等領(lǐng)域。語言網(wǎng)絡(luò)的研究才剛剛起步，我國學(xué)者已經(jīng)緊隨這一潮流，目前在語言網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中已經(jīng)占有一席之地，尤其是在漢語語言網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。漢語作為最古老的語言之一，也是目前使用人數(shù)最多的語言，其研究不僅可以解決漢語語言中的問題，還對英語、日語等其他語言研究有重要的啟發(fā)。我們期待在各學(xué)科領(lǐng)域的全力協(xié)作下，語言網(wǎng)絡(luò)研究能取得一定進展。

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