論文の概要: Dialectograms: Machine Learning Differences between Discursive Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05657v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 11:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 19:20:29.333986
• Title: Dialectograms: Machine Learning Differences between Discursive Communities
• Title（参考訳）: ディレクトグラム: ディスラプティブコミュニティ間の機械学習の違い
• Authors: Thyge Enggaard (1), August Lohse (1), Morten Axel Pedersen (1 and 2), Sune Lehmann (1 and 3) ((1) Copenhagen Center for Social Data Science, University of Copenhagen, Denmark, (2) Department of Anthropology, University of Copenhagen, Denmark, (3) DTU Compute, Technical University of Denmark, Denmark)
• Abstract要約: 単語の埋め込みを利用して、単語の使い方を地図化することで、完全な埋め込み空間の豊かさを活用するための一歩を踏み出した。 そこで本研究では,単語の用法に違いがあり,頻繁な単語や多文語を抽出する既存手法の傾向を克服する新しい尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Word embeddings provide an unsupervised way to understand differences in word usage between discursive communities. A number of recent papers have focused on identifying words that are used differently by two or more communities. But word embeddings are complex, high-dimensional spaces and a focus on identifying differences only captures a fraction of their richness. Here, we take a step towards leveraging the richness of the full embedding space, by using word embeddings to map out how words are used differently. Specifically, we describe the construction of dialectograms, an unsupervised way to visually explore the characteristic ways in which each community use a focal word. Based on these dialectograms, we provide a new measure of the degree to which words are used differently that overcomes the tendency for existing measures to pick out low frequent or polysemous words. We apply our methods to explore the discourses of two US political subreddits and show how our methods identify stark affective polarisation of politicians and political entities, differences in the assessment of proper political action as well as disagreement about whether certain issues require political intervention at all.
• Abstract（参考訳）: 単語埋め込みは、分散的コミュニティ間の単語使用量の違いを理解するための教師なしの方法を提供する。 最近の論文では、2つ以上のコミュニティで異なる方法で使用される単語の識別に焦点が当てられている。 しかし、単語埋め込みは複雑で高次元の空間であり、違いを識別することに注力することは、その豊かさのほんの一部しか捉えない。 ここでは、単語埋め込みを使って単語がどのように異なる使われ方をマッピングすることで、完全な埋め込み空間の豊かさを活用するための一歩を踏み出します。 具体的には、各コミュニティが焦点単語を使用する特徴的手法を視覚的に探索するための教師なしの方法である方言図の作成について述べる。 これらの弁証法に基づいて, 単語の出現頻度が低かったり多種多種多様な単語を抽出できる既存の尺度の傾向を克服し, 単語の使い分けの度合いを新たに測定した。 我々は,米国の2つの政治サブレディットの談話を調査し,我々の手法が政治家と政治団体の極めて影響のある分極をいかに識別するか,適切な政治行動の評価の相違や,特定の問題に政治介入が全く必要かどうかの意見の相違を示す。

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