Fugu-MT 論文翻訳(概要): DWUG: A large Resource of Diachronic Word Usage Graphs in Four Languages

論文の概要: DWUG: A large Resource of Diachronic Word Usage Graphs in Four Languages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08540v1
Date: Sat, 17 Apr 2021 13:34:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-23 10:32:20.754844
Title: DWUG: A large Resource of Diachronic Word Usage Graphs in Four Languages
Title（参考訳）: dwug: 4つの言語におけるダイアクロニックな単語使用グラフの大きなリソース
Authors: Dominik Schlechtweg, Nina Tahmasebi, Simon Hengchen, Haim Dubossarsky, Barbara McGillivray
Abstract要約: そこで本研究では,4つの言語で意味するアノテーションを,文脈順化したダイアクロニック単語の最大リソースとして記述する。マルチラウンドのインクリメンタルなアノテーションプロセス、クラスタアルゴリズムによる使用方法をセンスにグループ化する選択、そしてこのデータセットに可能なdiachronicとsyncnicを詳細に記述します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.303442508444153
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Word meaning is notoriously difficult to capture, both synchronically and diachronically. In this paper, we describe the creation of the largest resource of graded contextualized, diachronic word meaning annotation in four different languages, based on 100,000 human semantic proximity judgments. We thoroughly describe the multi-round incremental annotation process, the choice for a clustering algorithm to group usages into senses, and possible - diachronic and synchronic - uses for this dataset.
Abstract（参考訳）: 単語の意味は、同期的にも対数的にも、捕獲が難しいことで悪名高い。本稿では,10万の人間の意味的近さ判断に基づいて,4言語で意味するアノテーションを意味づける格付け付き文脈付きダイアクロニック単語の最大資源の作成について述べる。マルチラウンドのインクリメンタルなアノテーションプロセス、クラスタアルゴリズムによる使用方法をセンスにグループ化する選択、そしてこのデータセットに可能なdiachronicとsyncnicを詳細に記述します。

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