論文の概要: A Semantic Distance Metric Learning approach for Lexical Semantic Change Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00226v3
- Date: Sat, 1 Jun 2024 09:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 16:18:27.162830
- Title: A Semantic Distance Metric Learning approach for Lexical Semantic Change Detection
- Title(参考訳): 語彙的意味的変化検出のための意味的距離距離の学習手法
- Authors: Taichi Aida, Danushka Bollegala,
- Abstract要約: Lexical Semantic Change Detection (SCD) タスクでは、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。
既存のWord-in-Context(WiC)データセットを用いた教師付き2段階の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,提案手法が複数の言語で高い性能を達成できることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.563130208194977
- 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 involves 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 encoders that represent 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 achieves strong performance in multiple languages. Additionally, our method achieves significant improvements on WiC benchmarks compared to a sense-aware encoder with conventional distance functions. Source code is available at https://github.com/LivNLP/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、$C_1$と$C_2$の間で意味を変えるかどうかを予測する。
そこで本研究では,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段階において、ターゲット語の意味表現を、C_1$ と$C_2$ のすべての事象に対して比較する感覚認識距離計量を学習する。
SCDのための複数のベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法が複数の言語で高い性能を達成できることが示唆された。
さらに,従来の距離関数を持つ感覚認識エンコーダと比較して,WiCベンチマークの大幅な改善を実現している。
ソースコードはhttps://github.com/LivNLP/svp-sdml で公開されている。
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