法語是一種羅曼語，源自拉丁語，是古羅馬帝國的官方語言。但是，法語并不是一成不變的，而是隨著時間和地理而發(fā)生了變化。為了更好地了解法語的演變，一些研究人員利用了計算機科學和數學的方法，對法國歷史上的書寫方式進行了分析。
這項研究由法國國家科學研究中心(CNRS)和巴黎第六大學(Sorbonne Université)的數學家、計算機科學家和語言學家組成的跨學科團隊進行。他們收集了從9世紀到20世紀的法語文本，包括詩歌、小說、報紙、政治演講等，共計約1.2億個單詞。然后，他們使用了一種稱為主題建模(topic modeling)的機器學習技術，來自動識別文本中的主題，并分析它們在不同時期和地區(qū)的分布。
主題建模是一種無監(jiān)督的學習方法，它可以從大量文檔中提取出隱藏的主題，并給出每個文檔和每個單詞對每個主題的相關性。例如，一個關于政治的主題可能包含“國家”、“民主”、“選舉”等單詞，而一個關于文學的主題可能包含“小說”、“詩歌”、“風格”等單詞。通過這種方法，研究人員可以發(fā)現法語文本中存在的約150個主題，并觀察它們如何隨著時間和地理而變化。
研究人員發(fā)現，一些主題在特定的時期或地區(qū)比較突出，反映了歷史和社會的變遷。例如，在18世紀末和19世紀初，與革命和民族主義相關的主題在法國大陸比較流行，而在加拿大則沒有。另一個例子是，在19世紀末和20世紀初，與現代主義和象征主義相關的主題在法國首都巴黎比較流行，而在其他地區(qū)則沒有。
這項研究不僅揭示了法語文本中的主題演變，還展示了計算機科學和數學在語言學研究中的潛力。通過使用機器學習技術，研究人員可以處理大量數據，并從中發(fā)現新的知識和模式。這種方法也可以應用于其他語言和領域，為人文社會科學提供新的工具和視角。
這項研究發(fā)表在2023年6月15日出版的《自然·人類行為》上。
https://phys.org/news/2023-06-written-france-analysing.html
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