論文の概要: A Tale of Two Laws of Semantic Change: Predicting Synonym Changes with Distributional Semantic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19143v1
• Date: Tue, 30 May 2023 15:50:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 15:24:16.045387
• Title: A Tale of Two Laws of Semantic Change: Predicting Synonym Changes with Distributional Semantic Models
• Title（参考訳）: 意味変化の2つの法則--分布意味モデルによる同義語変化の予測
• Authors: Bastien Li\'etard and Mikaela Keller and Pascal Denis
• Abstract要約: 歴史的言語文学には、同義語がどのように進化するかという2つの対立する、明らかに反対の仮説がある。 本稿では,各単語対に対する微分法則 (LD) と並列変化法則 (LPC) の相互関係を検出するための第一歩を踏み出した。 次に、分布意味論モデルを用いた問題に対する様々な計算手法を提案し、近年の語彙意味論的変化検出に関する文献にその基礎を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.856334276134661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lexical Semantic Change is the study of how the meaning of words evolves through time. Another related question is whether and how lexical relations over pairs of words, such as synonymy, change over time. There are currently two competing, apparently opposite hypotheses in the historical linguistic literature regarding how synonymous words evolve: the Law of Differentiation (LD) argues that synonyms tend to take on different meanings over time, whereas the Law of Parallel Change (LPC) claims that synonyms tend to undergo the same semantic change and therefore remain synonyms. So far, there has been little research using distributional models to assess to what extent these laws apply on historical corpora. In this work, we take a first step toward detecting whether LD or LPC operates for given word pairs. After recasting the problem into a more tractable task, we combine two linguistic resources to propose the first complete evaluation framework on this problem and provide empirical evidence in favor of a dominance of LD. We then propose various computational approaches to the problem using Distributional Semantic Models and grounded in recent literature on Lexical Semantic Change detection. Our best approaches achieve a balanced accuracy above 0.6 on our dataset. We discuss challenges still faced by these approaches, such as polysemy or the potential confusion between synonymy and hypernymy.
• Abstract（参考訳）: 語彙意味変化(英:lexical semantic change)とは、単語の意味がどのように時間をかけて進化するかの研究である。 もう一つの関連する問題は、同義語のような単語対の語彙関係が時間とともに変化するかどうかである。 区別法(LD)は、同義語は時間とともに異なる意味を持つ傾向があるが、平行変化法(LPC)は、同義語は同じ意味変化を受け、同義語は同義語のままであると主張している。 これまでのところ、これらの法律が歴史的コーパスにどの程度適用されるかを評価するために、分布モデルを用いた研究はほとんど行われていない。 本研究では,LD と LPC が与えられた単語対に対して動作するかどうかを検知する第一歩を踏み出す。 問題をより扱いやすいタスクに再キャストした後、我々は2つの言語資源を組み合わせることで、この問題に対する最初の完全な評価フレームワークを提案し、ldの支配に有利な実証的な証拠を提供する。 次に,分布的意味モデルを用いてこの問題に対する様々な計算手法を提案し,語彙的意味変化検出に関する最近の文献を基礎とする。 私たちのベストアプローチは、データセットの0.6以上のバランスの取れた精度を達成することです。 我々は、ポリセミーや、同義語とハイパーニミーの潜在的な混同など、これらのアプローチが直面する課題について議論する。

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