数据集概述
本数据集是论文“Using network approaches to enhance the analysis of cross-linguistic polysemies”的补充材料，包含1252个语义项在195种语言（覆盖44个语系）中的翻译数据，通过加权网络模型分析跨语言多义性的概念关系，识别出104个包含5个以上节点的概念社区，可用于历史语义学相关研究，共包含2个文件。
文件详解
- 说明文件
- 文件名称：README_for_SupMat.zip.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含补充材料的摘要、作者信息、数据背景等说明内容，对应论文“Using Network Approaches to Enhance the Analysis of Cross-Linguistic Polysemies”的补充材料说明
- 压缩数据包
- 文件名称：SupMat.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含论文研究使用的跨语言多义性核心数据，涵盖1252个语义项、195种语言的翻译信息及网络分析相关数据
数据来源
论文“Using network approaches to enhance the analysis of cross-linguistic polysemies”
适用场景
- 历史语义学研究: 用于同源词检测、词源分析和语义重构等历史语义学主题的深入分析
- 跨语言概念关系分析: 基于网络社区结构识别多义性背后的概念分组及概念域划分
- 语言学网络模型应用: 验证加权网络模型在跨语言语义数据中的分析效果与优势
- 语系语义演化研究: 分析44个语系中语义项的跨语言分布特征及演化规律
