本文用统计物理学方法研究了标点符号对句子长度的影响，并以书面语篇为例，分析了{ \it Alice in wonderland}和{ \it Through a looking glass}两个句子的标点符号对句子长度的影响。将第一个文本翻译成世界语也被认为是对标点符号在定义一种风格中的作用的测试，以及对自然语言和人工语言的对比。几个对数对数图的句子长度等级关系的主要标点符号。观察到不同的幂律与特征指数。根据句子的定义方式，指数可以取一个远小于1的值（$ca.$ 0.50或0.30）。文本也被映射到基于词频的时间序列。原文与译文之间的数量差异非常微小，处于指数级。有人认为，句子似乎是更可靠的讨论作者的风格比字的分布。
英文摘要：
A statistical physics study of punctuation effects on sentence lengths is presented for written texts: {\it Alice in wonderland} and {\it Through a looking glass}. The translation of the first text into esperanto is also considered as a test for the role of punctuation in defining a style, and for contrasting natural and artificial, but written, languages. Several log-log plots of the sentence length-rank relationship are presented for the major punctuation marks. Different power laws are observed with characteristic exponents. The exponent can take a value much less than unity ($ca.$ 0.50 or 0.30) depending on how a sentence is defined. The texts are also mapped into time series based on the word frequencies. The quantitative differences between the original and translated texts are very minutes, at the exponent level. It is argued that sentences seem to be more reliable than word distributions in discussing an author style.
Equilibrium (Zipf) and Dynamic (Grasseberg-Procaccia) method based analyses of human texts. A comparison of natural (english) and artificial (esperanto) languages
GRAPES（GRAPES研究组）；U. Liege（列日大学）
本文通过对刘易斯·卡罗尔的两篇英文作品《爱丽丝梦游仙境》（Alice in wonderland）和《透过镜子》（Through a looking glass）的比较，来观察自然语言和人工语言之间是否存在显著差异。像信号这样的一维时间序列仅使用字频率（FTS）或字长度（LTS）来构造。通过（i）Zipf方法来研究数据，用于整理FTS中的相关性，以及（ii）基于Grassberger-Procaccia（GP）技术的方法来寻找LTS中的相关性。特点比较：观察到不同的幂律，其具有用于排序性质的特征指数和{ \it相空间吸引子维数}。Zipf指数可以取远小于1的值（$ca.$ 0.50或0.30），这取决于句子的定义方式。这种非普遍性被证明是对作者$style$的一种衡量。此外，吸引子维数$r$是所谓的相空间维数$n$的简单函数，即，$r = n^λ$和$λ= 0.79$。这样一个指数也应该推测是作者$creativity$的一个度量。然而，尽管英文原文和世界语译文在数量上存在差异，但在质量上的差异是非常微小的，这表明在这种情况下，翻译相对较好地尊重了作者的写作内容。
Assessing and Improving Punctuation Robustness in English-Marathi Machine Translation
Computation for Indian Language Technology (CFILT) Department of Computer Science and Engineering（印度语言技术计算（CFILT）部门计算机科学与工程系）；Indian Institute of Technology Bombay（印度班加罗尔理工学院）
Average shortest-path length in word-adjacency networks: Chinese versus English
Faculty of Computer Science and Telecommunications, Cracow University of Technology（计算机科学与电信系，克拉科夫技术大学）；Complex Systems Theory Department, Institute of Nuclear Physics, Polish Academy of Sciences（复杂系统理论系，波兰科学院核物理研究所）；School of Modern Languages, Georgia Institute of Technology（现代语言学院，佐治亚理工学院）
Mark My Words: A Robust Multilingual Model for Punctuation in Text and Speech Transcripts
Nilekani Centre at AI4Bharat（AI4Bharat的Nilekani中心）；Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院马德拉斯分校）；Indian Institute of Technology, Bombay（印度理工学院孟买分校）；Mahindra University, Hyderabad（马恒达大学海得拉巴）
Quantifying patterns of punctuation in modern Chinese prose
Faculty of Computer Science and Telecommunications, Cracow University of Technology（克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院）；Institute of Nuclear Physics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院核物理研究所）；School of Modern Languages, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院现代语言学院）
