論文の概要: A Semantic Distance Metric Learning approach for Lexical Semantic Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00226v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 02:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 18:37:20.835850
• Title: A Semantic Distance Metric Learning approach for Lexical Semantic Change Detection
• Title（参考訳）: 語彙的意味変化検出のための意味距離メトリック学習手法
• Authors: Taichi Aida, Danushka Bollegala
• Abstract要約: Lexical Semantic Change Detection (SCD)タスクは、与えられたターゲット語である$w$が2つの異なるテキストコーパス間で意味を変えるかどうかを予測する問題を考える。 既存のWord-in-Contextデータセットを用いた教師付き2段階SCD手法を提案する。 SCDのための複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法は従来提案していたSCD手法よりも一貫して優れていたことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.10628959436778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting temporal semantic changes of words is an important task for various NLP applications that must make time-sensitive predictions. Lexical Semantic Change Detection (SCD) task considers the problem of predicting whether a given target word, $w$, changes its meaning between two different text corpora, $C_1$ and $C_2$. For this purpose, we propose a supervised two-staged SCD method that uses existing Word-in-Context (WiC) datasets. In the first stage, for a target word $w$, we learn two sense-aware encoder that represents the meaning of $w$ in a given sentence selected from a corpus. Next, in the second stage, we learn a sense-aware distance metric that compares the semantic representations of a target word across all of its occurrences in $C_1$ and $C_2$. Experimental results on multiple benchmark datasets for SCD show that our proposed method consistently outperforms all previously proposed SCD methods for multiple languages, establishing a novel state-of-the-art for SCD. Interestingly, our findings imply that there are specialised dimensions that carry information related to semantic changes of words in the sense-aware embedding space. Source code is available at https://github.com/a1da4/svp-sdml .
• Abstract（参考訳）: 単語の時間的意味変化を検出することは、時間に敏感な予測をしなければならない様々なNLPアプリケーションにとって重要なタスクである。 Lexical Semantic Change Detection (SCD)タスクは、与えられたターゲット語である$w$が2つの異なるテキストコーパスである$C_1$と$C_2$の間で意味を変えるかどうかを予測する問題を考える。 本研究では,既存のWord-in-Context(WiC)データセットを用いた教師付き2段階SCD手法を提案する。 最初の段階では、ターゲット語である$w$に対して、コーパスから選択した所定の文で$w$の意味を表す2つの感覚認識エンコーダを学習する。 次に、第2段階では、対象語の意味表現を、その発生のすべてに対して$c_1$と$c_2$で比較する感覚認識距離メトリクスを学習する。 SCDのための複数のベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は従来提案されていた複数の言語に対するSCD手法よりも一貫して優れており,新しいSCDの現状が確立されている。 興味深いことに,感覚認識埋め込み空間における単語の意味的変化に関連する情報を運ぶ特殊次元が存在することを示唆する。 ソースコードはhttps://github.com/a1da4/svp-sdml で入手できる。

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