Fugu-MT 論文翻訳(概要): How COVID-19 Is Changing Our Language : Detecting Semantic Shift in Twitter Word Embeddings

論文の概要: How COVID-19 Is Changing Our Language : Detecting Semantic Shift in Twitter Word Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07836v1
Date: Mon, 15 Feb 2021 20:29:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 15:07:54.988013
Title: How COVID-19 Is Changing Our Language : Detecting Semantic Shift in Twitter Word Embeddings
Title（参考訳）: 新型コロナウイルスが言語をどう変えるか : Twitterの単語埋め込みにおける意味的変化の検出
Authors: Yanzhu Guo, Christos Xypolopoulos and Michalis Vazirgiannis
Abstract要約: 研究は、健康危機によって引き起こされるソーシャルメディア言語の意味的変化を検出することを目指しています。新型コロナウイルス関連ビッグデータをTwitterから抽出し、流行後、異なる期間に別々の単語埋め込みモデルをトレーニングします。前後回転アライメントに基づく安定性測定により、グローバルセマンティックシフトの大きさを定量化します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.520392870150797
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Words are malleable objects, influenced by events that are reflected in written texts. Situated in the global outbreak of COVID-19, our research aims at detecting semantic shifts in social media language triggered by the health crisis. With COVID-19 related big data extracted from Twitter, we train separate word embedding models for different time periods after the outbreak. We employ an alignment-based approach to compare these embeddings with a general-purpose Twitter embedding unrelated to COVID-19. We also compare our trained embeddings among them to observe diachronic evolution. Carrying out case studies on a set of words chosen by topic detection, we verify that our alignment approach is valid. Finally, we quantify the size of global semantic shift by a stability measure based on back-and-forth rotational alignment.
Abstract（参考訳）: 単語は、テキストに反映されるイベントに影響される可搬オブジェクトです。新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な流行にある私たちの研究は、健康危機によって引き起こされるソーシャルメディア言語のセマンティックシフトを検出することを目指しています。新型コロナウイルス関連ビッグデータをTwitterから抽出し、流行後、異なる期間に別々の単語埋め込みモデルをトレーニングします。これらの埋め込みを、COVID-19とは無関係な汎用的なTwitter埋め込みと比較するために、アライメントベースのアプローチを採用しています。また、トレーニング済みの埋め込みをダイアクロニックな進化を観察するために比較します。トピック検出によって選択された単語群についてケーススタディを実施し,アライメントアプローチが有効であることを検証した。最後に, 前後回転アライメントに基づく安定性尺度を用いて, グローバルセマンティクスシフトの大きさを定量化する。

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