論文の概要: An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient Greek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00541v5
• Date: Tue, 25 Jun 2024 16:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 21:00:07.830699
• Title: An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient Greek
• Title（参考訳）: 埋込みダイアクロニックセンス変化モデルと古代ギリシアの事例研究
• Authors: Schyan Zafar, Geoff K. Nicholls,
• Abstract要約: 本稿では,単語埋め込みを言語と組み合わせ,優れたモデル性能を提供する組込みモデルであるEDiSCを紹介する。 EDiSCは、精度の向上、地道回復、不確実性定量化を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Word meanings change over time, and word senses evolve, emerge or die out in the process. For ancient languages, where the corpora are often small and sparse, modelling such changes accurately proves challenging, and quantifying uncertainty in sense-change estimates consequently becomes important. GASC (Genre-Aware Semantic Change) and DiSC (Diachronic Sense Change) are existing generative models that have been used to analyse sense change for target words from an ancient Greek text corpus, using unsupervised learning without the help of any pre-training. These models represent the senses of a given target word such as "kosmos" (meaning decoration, order or world) as distributions over context words, and sense prevalence as a distribution over senses. The models are fitted using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to measure temporal changes in these representations. This paper introduces EDiSC, an Embedded DiSC model, which combines word embeddings with DiSC to provide superior model performance. It is shown empirically that EDiSC offers improved predictive accuracy, ground-truth recovery and uncertainty quantification, as well as better sampling efficiency and scalability properties with MCMC methods. The challenges of fitting these models are also discussed.
• Abstract（参考訳）: 言葉の意味は時間とともに変化し、言葉感覚は進化し、その過程で出現し、あるいは消滅する。 コーパスが小さく疎い古代の言語では、このような変化を正確にモデル化することは困難であり、結果として感覚変化の推定の不確実性を定量化することが重要である。 GASC (Genre-Aware Semantic Change) と DiSC (Diachronic Sense Change) は、古代ギリシア語のテキストコーパスからターゲット語の変化を、事前学習の助けなしに教師なしの学習を用いて分析するために使用されている既存の生成モデルである。 これらのモデルは、文脈語上の分布として「コスモス」(装飾、秩序、世界を意味する)のような特定の対象語の感覚を表現し、感覚上の分布として有能さを知覚する。 モデルはマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)を用いてこれらの表現の時間的変化を測定する。 本稿では,単語埋め込みとDiSCを組み合わせた組込みDiSCモデルであるEDiSCを紹介し,優れたモデル性能を提供する。 EDiSCは、MCMC法によるサンプリング効率と拡張性の向上とともに、予測精度の向上、地道回復、不確実性定量化を提供する。 これらのモデルに適合する上での課題についても論じる。

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