論文の概要: Graph-based Clustering for Detecting Semantic Change Across Time and
Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01025v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 21:27:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 17:41:05.237366
- Title: Graph-based Clustering for Detecting Semantic Change Across Time and
Languages
- Title(参考訳): 時間と言語間の意味変化を検出するグラフベースのクラスタリング
- Authors: Xianghe Ma, Michael Strube, Wei Zhao
- Abstract要約: 本稿では,高頻度・低周波両方の単語知覚におけるニュアンス変化を時間的・言語的に捉えたグラフベースのクラスタリング手法を提案する。
提案手法は,4言語にわたるSemEval 2020バイナリ分類タスクにおいて,従来のアプローチを大幅に上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.058655884092094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Despite the predominance of contextualized embeddings in NLP, approaches to
detect semantic change relying on these embeddings and clustering methods
underperform simpler counterparts based on static word embeddings. This stems
from the poor quality of the clustering methods to produce sense clusters --
which struggle to capture word senses, especially those with low frequency.
This issue hinders the next step in examining how changes in word senses in one
language influence another. To address this issue, we propose a graph-based
clustering approach to capture nuanced changes in both high- and low-frequency
word senses across time and languages, including the acquisition and loss of
these senses over time. Our experimental results show that our approach
substantially surpasses previous approaches in the SemEval2020 binary
classification task across four languages. Moreover, we showcase the ability of
our approach as a versatile visualization tool to detect semantic changes in
both intra-language and inter-language setups. We make our code and data
publicly available.
- Abstract(参考訳): NLPにおける文脈的埋め込みの優位性にもかかわらず、これらの埋め込みとクラスタリング手法に依存する意味的変化を検出するアプローチは、静的な単語の埋め込みに基づいて、より単純な組込みを実現する。
これは、特に低頻度の単語知覚を捉えるのに苦労するセンスクラスタを生成するクラスタリング手法の質が低かったことに由来する。
この問題は、ある言語における単語感覚の変化が他の言語に与える影響を調べるための次のステップを妨げます。
この問題に対処するために,高頻度と低頻度の単語感覚を時間と言語にまたがるニュアンス変化を捉えるためのグラフベースのクラスタリング手法を提案する。
実験の結果,本手法は4言語にわたるsemeval2020バイナリ分類タスクにおける従来のアプローチを大幅に上回ることがわかった。
さらに,言語内設定と言語間設定のセマンティックな変化を検出する汎用可視化ツールとして,我々のアプローチを実証する。
コードとデータを公開しています。
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