論文の概要: Semantic change detection for Slovene language: a novel dataset and an approach based on optimal transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16596v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 14:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:41:29.387221
• Title: Semantic change detection for Slovene language: a novel dataset and an approach based on optimal transport
• Title（参考訳）: スロベニア語における意味変化検出--新しいデータセットと最適トランスポートに基づくアプローチ
• Authors: Marko Pranji\'c (1 and 2), Kaja Dobrovoljc (1), Senja Pollak (1), Matej Martinc (1) ((1) Jo\v{z}ef Stefan Institute, Ljubljana, Slovenia, (2) Jo\v{z}ef Stefan International Postgraduate School, Ljubljana, Slovenia)
• Abstract要約: 我々は、200万人の話者を持つあまりリソースの乏しいスラヴ語であるSloveneにおける意味的変化の検出に焦点をあてる。 セマンティックチェンジ検出システムを評価するための最初のSloveneデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we focus on the detection of semantic changes in Slovene, a less resourced Slavic language with two million speakers. Detecting and tracking semantic changes provides insights into the evolution of the language caused by changes in society and culture. Recently, several systems have been proposed to aid in this study, but all depend on manually annotated gold standard datasets for evaluation. In this paper, we present the first Slovene dataset for evaluating semantic change detection systems, which contains aggregated semantic change scores for 104 target words obtained from more than 3000 manually annotated sentence pairs. We evaluate several existing semantic change detection methods on this dataset and also propose a novel approach based on optimal transport that improves on the existing state-of-the-art systems with an error reduction rate of 22.8%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,200万人の話者を持つ低資源のスラヴ語であるSloveneにおける意味変化の検出に焦点を当てた。 意味的変化の検出と追跡は、社会と文化の変化によって引き起こされる言語の進化に関する洞察を提供する。 近年,この研究を支援するシステムをいくつか提案されているが,すべて手作業による金標準データセットによる評価である。 本稿では,3000以上の注釈付き文対から得られた104語の意味変化スコアを集約した意味変化検出システムを評価するための最初のスロベニアデータセットを提案する。 このデータセット上で既存の意味変化検出手法を評価し,22.8%の誤差低減率で既存の最先端システムを改善する最適輸送に基づく新しい手法を提案する。

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