論文の概要: Tracking Semantic Change in Slovene: A Novel Dataset and Optimal Transport-Based Distance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16596v2
- Date: Wed, 28 May 2025 13:23:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.965826
- Title: Tracking Semantic Change in Slovene: A Novel Dataset and Optimal Transport-Based Distance
- Title（参考訳）: スロベニアにおけるセマンティックな変化の追跡 : 新たなデータセットと最適輸送に基づく距離
- Authors: Marko Pranjić, Kaja Dobrovoljc, Senja Pollak, Matej Martinc,
- 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。
本稿では, セマンティックな変化を定量化するための, より堅牢なフレームワークを提供する, 正規化された最適輸送に基づく新しい計量法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.330529287808277
- 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 insight into the evolution of language caused by changes in society and culture. 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 3,000 manually annotated sentence pairs. We analyze an important class of measures of semantic change metrics based on the Average pairwise distance and identify several limitations. To address these limitations, we propose a novel metric based on regularized optimal transport, which offers a more robust framework for quantifying semantic change. We provide a comprehensive evaluation of various existing semantic change detection methods and associated semantic change measures on our dataset. Through empirical testing, we demonstrate that our proposed approach, leveraging regularized optimal transport, achieves either matching or improved performance compared to baseline approaches.
- 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。
意味の変化を検出し、追跡することは、社会や文化の変化によって引き起こされる言語進化の洞察を与える。
3000以上の注釈付き文対から得られた104のターゲット語に対する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。
平均的対距離に基づく意味変化指標の重要な尺度を解析し,いくつかの制約を同定する。
これらの制約に対処するため、我々は、セマンティックな変化を定量化するためのより堅牢なフレームワークを提供する、正規化された最適輸送に基づく新しいメトリクスを提案する。
本稿では,既存の意味変化検出手法と関連する意味変化検出手法を包括的に評価する。
実験により, 提案手法は, 正規化された最適輸送を生かし, 整合性, 性能向上の両立を実証した。
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