論文の概要: GloVeInit at SemEval-2020 Task 1: Using GloVe Vector Initialization for Unsupervised Lexical Semantic Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05618v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 21:35:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:07:53.280110
• Title: GloVeInit at SemEval-2020 Task 1: Using GloVe Vector Initialization for Unsupervised Lexical Semantic Change Detection
• Title（参考訳）: GloVeInit at SemEval-2020 Task 1: Using GloVe Vector Initialization for Unsupervised Lexical Semantic Change Detection
• Authors: Vaibhav Jain
• Abstract要約: 本稿では,SemEval 2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detectionに対するベクトル初期化手法を提案する。 提案手法はベクトル初期化法を用いてGloVeの埋め込みを整列させる。 私たちのモデルは,2つのサブタスクの33チームの中で,13位と10位です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a vector initialization approach for the SemEval2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detection. Given two corpora belonging to different time periods and a set of target words, this task requires us to classify whether a word gained or lost a sense over time (subtask 1) and to rank them on the basis of the changes in their word senses (subtask 2). The proposed approach is based on using Vector Initialization method to align GloVe embeddings. The idea is to consecutively train GloVe embeddings for both corpora, while using the first model to initialize the second one. This paper is based on the hypothesis that GloVe embeddings are more suited for the Vector Initialization method than SGNS embeddings. It presents an intuitive reasoning behind this hypothesis, and also talks about the impact of various factors and hyperparameters on the performance of the proposed approach. Our model ranks 13th and 10th among 33 teams in the two subtasks. The implementation has been shared publicly.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SemEval2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detectionに対するベクトル初期化手法を提案する。 異なる時間帯に属する2つのコーパスと一組の目標単語が与えられた場合、このタスクでは、単語が時間とともに得られたか失ったかを分類し(サブタスク1)、単語感覚の変化に基づいてそれらをランク付けする必要がある(サブタスク2)。 提案手法はベクトル初期化法を用いてGloVeの埋め込みを整列させる。 最初のモデルを使って2番目のモデルを初期化しながら、両コーパスのグローブ埋め込みを連続してトレーニングする、というアイデアだ。 本稿では,GloVe埋め込みがSGNS埋め込みよりもベクトル初期化法に適しているという仮説に基づく。 この仮説の背後にある直感的な推論を示し、また、様々な要因とハイパーパラメータが提案手法の性能に与える影響についても述べる。 私たちのモデルは2つのサブタスクの33チームの中で13位と10位です。 実装は公開されています。

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