Fugu-MT 論文翻訳(概要): GM-CTSC at SemEval-2020 Task 1: Gaussian Mixtures Cross Temporal Similarity Clustering

論文の概要: GM-CTSC at SemEval-2020 Task 1: Gaussian Mixtures Cross Temporal Similarity Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09946v1
Date: Wed, 20 May 2020 10:14:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 04:39:02.516092
Title: GM-CTSC at SemEval-2020 Task 1: Gaussian Mixtures Cross Temporal Similarity Clustering
Title（参考訳）: GM-CTSC at SemEval-2020 Task 1: Gaussian Mixtures Cross Temporal similarity Clustering
Authors: Pierluigi Cassotti, Annalina Caputo, Marco Polignano, Pierpaolo Basile
Abstract要約: 本稿では,SemEval-2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detectionを提案する。時間的単語埋め込みによって得られた単語の意味を考慮し,対象単語が獲得されたり,ゆるんだりした感覚を検知するための教師なし手法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5962515374223873
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper describes the system proposed for the SemEval-2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detection. We focused our approach on the detection problem. Given the semantics of words captured by temporal word embeddings in different time periods, we investigate the use of unsupervised methods to detect when the target word has gained or loosed senses. To this end, we defined a new algorithm based on Gaussian Mixture Models to cluster the target similarities computed over the two periods. We compared the proposed approach with a number of similarity-based thresholds. We found that, although the performance of the detection methods varies across the word embedding algorithms, the combination of Gaussian Mixture with Temporal Referencing resulted in our best system.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval-2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detectionを提案する。私たちは検出問題にアプローチを集中した。時間的単語埋め込みによって捉えられた単語の意味を考慮し,対象単語がいつ獲得されたか,あるいはゆるめたかを検出するための教師なし手法について検討する。この目的のために、我々はガウス混合モデルに基づく新しいアルゴリズムを定義し、2つの周期で計算された目標類似性をクラスタリングした。提案手法を類似度に基づくしきい値と比較した。検出手法の性能は単語埋め込みアルゴリズムによって異なるが,ガウス混合とテンポラル参照の組み合わせにより,最高のシステムが得られることがわかった。

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