Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic coordinates analysis reveals language changes in the AI field

論文の概要: Semantic coordinates analysis reveals language changes in the AI field

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00543v1
Date: Sun, 1 Nov 2020 15:59:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-30 23:19:58.025366
Title: Semantic coordinates analysis reveals language changes in the AI field
Title（参考訳）: セマンティック座標解析がAI分野における言語変化を明らかに
Authors: Zining Zhu, Yang Xu, Frank Rudzicz
Abstract要約: 本研究では,分野の出版物における言語の変化を明らかにする意味変化に基づく手法を提案する。複数の視点からシフト方向と範囲を定量化するために,GloVe方式の確率比を用いる。セマンティック・コーディネート分析は,研究関心の変化を反映した変化を検出できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.878987032985634
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic shifts can reflect changes in beliefs across hundreds of years, but it is less clear whether trends in fast-changing communities across a short time can be detected. We propose semantic coordinates analysis, a method based on semantic shifts, that reveals changes in language within publications of a field (we use AI as example) across a short time span. We use GloVe-style probability ratios to quantify the shifting directions and extents from multiple viewpoints. We show that semantic coordinates analysis can detect shifts echoing changes of research interests (e.g., "deep" shifted further from "rigorous" to "neural"), and developments of research activities (e,g., "collaboration" contains less "competition" than "collaboration"), based on publications spanning as short as 10 years.
Abstract（参考訳）: 意味的変化は数百年にわたる信念の変化を反映しているが、短時間で変化するコミュニティの傾向が検出できるかどうかは明確ではない。本稿では,意味的シフトに基づく意味的座標解析を提案する。この手法は,分野の出版物における言語の変化(AIを例に)を短時間で明らかにする。複数の視点から移動方向と範囲を定量化するためにGloVe型確率比を用いる。セマンティックコーディネート分析は、研究関心の変化を反映した変化(例えば「深み」が「厳密」から「神経」に移行した)を検出し、研究活動の進展(例えば「協力」は「協力」よりも「競争」が少ない)を10年間に及ぶ出版物に基づいて検出できることを示す。

関連論文リスト

Survey in Characterization of Semantic Change [0.1474723404975345]
言葉の意味を理解することは、異なる文化からの文章を解釈するのに不可欠である。意味的変化は、計算言語学アルゴリズムの結果の品質に影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T12:13:50Z)
Syntactic Language Change in English and German: Metrics, Parsers, and Convergences [56.47832275431858]
本論文は,過去160年間の議会討論のコーパスを用いて,英語とドイツ語の統語的言語変化のダイアクロニックな傾向を考察する。私たちは、広く使われているStanford Coreと、新しい4つの選択肢を含む5つの依存関係をベースとしています。文長分布の尾部では,構文的尺度の変化が頻繁であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T11:46:16Z)
Towards Unsupervised Recognition of Token-level Semantic Differences in Related Documents [61.63208012250885]
意味的差異をトークンレベルの回帰タスクとして認識する。マスク付き言語モデルに依存する3つの教師なしアプローチについて検討する。その結果,単語アライメントと文レベルのコントラスト学習に基づくアプローチは,ゴールドラベルと強い相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:58:04Z)
The Problem of Semantic Shift in Longitudinal Monitoring of Social Media: A Case Study on Mental Health During the COVID-19 Pandemic [15.002282686061905]
ソーシャルメディアは、研究者が言語分析ツールに基づいて、社会や文化の変化を時間とともに追跡することを可能にする。これらのツールの多くは、特定の種類の言語に調整する必要がある統計アルゴリズムに依存している。近年の研究では、セマンティックシフトの存在下では、適切なチューニングが存在しないことが、基礎となる手法の堅牢性を妨げることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-22T15:09:28Z)
Compositional Temporal Grounding with Structured Variational Cross-Graph Correspondence Learning [92.07643510310766]
ビデオの時間的接地は、あるクエリ文に意味的に対応する1つのターゲットビデオセグメントをローカライズすることを目的としている。新たに構成時間グラウンドタスクを導入し,2つの新しいデータセット分割を構築した。出現した単語の新たな組み合わせによるクエリの一般化に失敗したことを実証的に見出した。本稿では,ビデオと言語を複数の階層構造に明示的に分解する多変分グラフ推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-24T12:55:23Z)
SCoT: Sense Clustering over Time: a tool for the analysis of lexical change [79.80787569986283]
我々は、語彙変化を分析する新しいネットワークベースのツールであるSense Clustering over Time (SCoT)を提示する。 SCoTは、単語の意味を類似した単語の集合として表現する。危機の意味の変化に関するヨーロッパの研究で、うまく使われてきた」。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-18T12:04:09Z)
Contextualized Semantic Distance between Highly Overlapped Texts [85.1541170468617]
テキスト編集や意味的類似性評価といった自然言語処理タスクにおいて、ペア化されたテキストに重複が頻繁に発生する。本稿では,マスク・アンド・予測戦略を用いてこの問題に対処することを目的とする。本稿では,最も長い単語列の単語を隣接する単語とみなし,その位置の分布を予測するためにマスク付き言語モデリング(MLM)を用いる。セマンティックテキスト類似性の実験では、NDDは様々な意味的差異、特に高い重なり合うペアテキストに対してより敏感であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:59:15Z)
Lexical Semantic Change Discovery [22.934650688233734]
本稿では,変化検出から変化発見へのシフト,すなわち全語彙から新しい単語感覚を発見することを提案する。最近公開されたドイツのデータに対して,型ベースおよびトークンベースのアプローチを高度に微調整することにより,両モデルが変化を意味づける新しい単語の発見に成功できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-06T13:02:38Z)
Fake it Till You Make it: Self-Supervised Semantic Shifts for Monolingual Word Embedding Tasks [58.87961226278285]
語彙意味変化をモデル化するための自己教師付きアプローチを提案する。本手法は,任意のアライメント法を用いて意味変化の検出に利用できることを示す。 3つの異なるデータセットに対する実験結果を用いて,本手法の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-30T18:59:43Z)
Capturing Evolution in Word Usage: Just Add More Clusters? [9.209873675320834]
我々は、最近NLP分野に革命をもたらしたセマンティックモデリングの一種である文脈的埋め込みに依存した新しい手法に焦点をあてる。本研究では,変換器をベースとしたBERTモデルを用いて,単語の意味的変化を時間とともに検出できる文脈的埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-18T09:04:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。