論文の概要: A Survey on Contextualised Semantic Shift Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01666v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 15:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 01:28:06.700012
• Title: A Survey on Contextualised Semantic Shift Detection
• Title（参考訳）: 文脈的セマンティックシフト検出に関する調査
• Authors: Stefano Montanelli, Francesco Periti,
• Abstract要約: セマンティックシフト検出(セマンティックシフト検出、Semantic Shift Detection、SSD)は、ターゲット語の意味における時間的変化を識別し、解釈し、評価するタスクである。 本稿では,意味表現,時間認識,学習モダリティ次元を特徴とする分類フレームワークを提案する。
• 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: Semantic Shift Detection (SSD) is the task of identifying, interpreting, and assessing the possible change over time in the meanings of a target word. Traditionally, SSD has been addressed by linguists and social scientists through manual and time-consuming activities. In the recent years, computational approaches based on Natural Language Processing and word embeddings gained increasing attention to automate SSD as much as possible. In particular, over the past three years, significant advancements have been made almost exclusively based on word contextualised embedding models, which can handle the multiple usages/meanings of the words and better capture the related semantic shifts. In this paper, we survey the approaches based on contextualised embeddings for SSD (i.e., CSSDetection) and we propose a classification framework characterised by meaning representation, time-awareness, and learning modality dimensions. The framework is exploited i) to review the measures for shift assessment, ii) to compare the approaches on performance, and iii) to discuss the current issues in terms of scalability, interpretability, and robustness. Open challenges and future research directions about CSSDetection are finally outlined.
• Abstract（参考訳）: セマンティックシフト検出(セマンティックシフト検出、Semantic Shift Detection、SSD)は、ターゲット語の意味における時間的変化を識別し、解釈し、評価するタスクである。 伝統的に、SSDは言語学者や社会科学者によって手作業や時間のかかる活動を通じて対処されてきた。 近年,自然言語処理と単語埋め込みに基づく計算手法が注目され,SSDを可能な限り自動化している。 特に、過去3年間で、単語の複数の使用/意味を処理し、関連するセマンティックシフトをより正確にキャプチャできる、単語コンテキスト化された埋め込みモデルに基づいて、大きな進歩がなされてきた。 本稿では,SSDの文脈的埋め込み(CSSDetection)に基づく手法を探索し,表現,時間認識,学習のモダリティ次元を特徴付ける分類フレームワークを提案する。 フレームワークが活用されます 一 シフトアセスメントの措置を見直しること 二 性能のアプローチを比較すること、及び 三 スケーラビリティ、解釈可能性、堅牢性の観点から現在の課題について議論すること。 CSS検出に関するオープンな課題と今後の研究方向性が、ついに概説されている。

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