Resumen

Investigamos cómo evolucionan las correlaciones de longitud de palabras a corto y largo plazo en textos narrativos chinos. Los resultados muestran que, para las correlaciones de longitud de palabras a corto plazo, no se encontró una tendencia evolutiva lineal significativa. Sin embargo, para las correlaciones a largo plazo, existen dos tendencias opuestas para dos regímenes diferentes: el exponente de Hurst de las correlaciones de longitud de palabras a pequeña escala (tamaño de caja de 10 a 100) disminuye con el tiempo, y el exponente a gran escala (tamaño de caja de 101 a 1000) muestra una tendencia creciente. El aumento de la longitud de las palabras se corrobora como una regularidad esencial de la evolución de las palabras en chino escrito. Análisis adicionales muestran que se obtiene un coeficiente de correlación significativo entre los exponentes de Hurst de las correlaciones a pequeña escala y la longitud media de las palabras a lo largo del tiempo. Esto indica que la evolución de la correlación de longitud de palabras pose

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Evolución; Longitud de la palabra; Correlaciones; Textos narrativos chinos; Exponente de Hurst; Mecanismos autoadaptativos
• Keywords:Evolution; Word length; Correlations; Chinese narrative texts; Hurst exponent; Self-adaptive mechanisms