論文の概要: Simple, Interpretable and Stable Method for Detecting Words with Usage Change across Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14330v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 23:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-31 00:23:33.400467
• Title: Simple, Interpretable and Stable Method for Detecting Words with Usage Change across Corpora
• Title（参考訳）: コーパス間の使用変化による単語の簡易, 解釈可能, 安定検出法
• Authors: Hila Gonen, Ganesh Jawahar, Djam\'e Seddah, Yoav Goldberg
• Abstract要約: 2つの文体を比較し、その用法が異なる単語を探すという問題は、しばしばデジタル人文科学や計算社会科学において生じる。 これは一般に、各コーパスに単語の埋め込みを訓練し、ベクトル空間を整列させ、整列空間における余弦距離が大きい単語を探すことでアプローチされる。 本稿では,ベクトル空間アライメントを使わず,各単語の近傍を考慮した代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.757845511368814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The problem of comparing two bodies of text and searching for words that differ in their usage between them arises often in digital humanities and computational social science. This is commonly approached by training word embeddings on each corpus, aligning the vector spaces, and looking for words whose cosine distance in the aligned space is large. However, these methods often require extensive filtering of the vocabulary to perform well, and - as we show in this work - result in unstable, and hence less reliable, results. We propose an alternative approach that does not use vector space alignment, and instead considers the neighbors of each word. The method is simple, interpretable and stable. We demonstrate its effectiveness in 9 different setups, considering different corpus splitting criteria (age, gender and profession of tweet authors, time of tweet) and different languages (English, French and Hebrew).
• Abstract（参考訳）: 2つの文体を比較してそれらの用法が異なる単語を探すという問題は、しばしばデジタル人文科学や計算社会科学において生じる。 これは一般に、各コーパスに単語の埋め込みを訓練し、ベクトル空間を整列させ、整列空間における余弦距離が大きい単語を探すことでアプローチされる。 しかし、これらの手法はよく機能するために語彙を広範囲にフィルタリングする必要があることが多く、この研究で示されているように、不安定で信頼性の低い結果をもたらす。 本稿では,ベクトル空間アライメントを使わず,各単語の近傍を考慮した代替手法を提案する。 この方法は単純で解釈可能で安定している。 コーパス分割基準(年齢、性別、職業、ツイート作成者、ツイート時間)と異なる言語(英語、フランス語、ヘブライ語)を考慮して、9つの異なる設定でその効果を実証した。

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