Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lexical Semantic Change Discovery

論文の概要: Lexical Semantic Change Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03111v1
Date: Sun, 6 Jun 2021 13:02:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-13 16:44:34.766238
Title: Lexical Semantic Change Discovery
Title（参考訳）: レキシカルセマンティックな変化発見
Authors: Sinan Kurtyigit, Maike Park, Dominik Schlechtweg, Jonas Kuhn, Sabine Schulte im Walde
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.934650688233734
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: While there is a large amount of research in the field of Lexical Semantic Change Detection, only few approaches go beyond a standard benchmark evaluation of existing models. In this paper, we propose a shift of focus from change detection to change discovery, i.e., discovering novel word senses over time from the full corpus vocabulary. By heavily fine-tuning a type-based and a token-based approach on recently published German data, we demonstrate that both models can successfully be applied to discover new words undergoing meaning change. Furthermore, we provide an almost fully automated framework for both evaluation and discovery.
Abstract（参考訳）: 語彙的意味変化検出の分野では、多くの研究が行われているが、既存のモデルの標準ベンチマーク評価を超えるアプローチはごくわずかである。本稿では,変化検出から変化発見への焦点のシフト,すなわち,コーパス語彙全体から時間とともに新たな単語認識の発見を提案する。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。さらに,評価と発見の両方のために,ほぼ完全に自動化されたフレームワークを提供する。

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