論文の概要: Presence or Absence: Are Unknown Word Usages in Dictionaries?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00656v2
- Date: Thu, 4 Jul 2024 16:23:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 22:54:33.697390
- Title: Presence or Absence: Are Unknown Word Usages in Dictionaries?
- Title（参考訳）: 存在か存在か:辞書の未知語使用か?
- Authors: Xianghe Ma, Dominik Schlechtweg, Wei Zhao,
- Abstract要約: 我々は,フィンランド語,ロシア語,ドイツ語の共用課題であるAXOLOTL-24の評価を行った。
未知の単語使用量と辞書エントリ間のマッピングを予測するために,グラフベースのクラスタリング手法を用いる。
私たちのシステムはフィンランド語とドイツ語で第1位、ロシア語で第2位、Subtask 2テストフェーズのリーダーボードで第2位にランクインします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185216877366987
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There has been a surge of interest in computational modeling of semantic change. The foci of previous works are on detecting and interpreting word senses gained over time; however, it remains unclear whether the gained senses are covered by dictionaries. In this work, we aim to fill this research gap by comparing detected word senses with dictionary sense inventories in order to bridge between the communities of lexical semantic change detection and lexicography. We evaluate our system in the AXOLOTL-24 shared task for Finnish, Russian and German languages \cite{fedorova-etal-2024-axolotl}. Our system is fully unsupervised. It leverages a graph-based clustering approach to predict mappings between unknown word usages and dictionary entries for Subtask 1, and generates dictionary-like definitions for those novel word usages through the state-of-the-art Large Language Models such as GPT-4 and LLaMA-3 for Subtask 2. In Subtask 1, our system outperforms the baseline system by a large margin, and it offers interpretability for the mapping results by distinguishing between matched and unmatched (novel) word usages through our graph-based clustering approach. Our system ranks first in Finnish and German, and ranks second in Russian on the Subtask 2 test-phase leaderboard. These results show the potential of our system in managing dictionary entries, particularly for updating dictionaries to include novel sense entries. Our code and data are made publicly available\footnote{\url{https://github.com/xiaohemaikoo/axolotl24-ABDN-NLP}}.
- Abstract（参考訳）: 意味変化の計算モデルへの関心が高まっている。
先行研究の焦点は、時間とともに得られた単語感覚を検知・解釈することにあるが、獲得した感覚が辞書によってカバーされているかは定かではない。
本研究は,語彙意味変化検出と語彙認識のコミュニティ間を橋渡しするために,検出された単語感覚と辞書感覚の在庫を比較することで,この研究ギャップを埋めることを目的とする。
我々は,フィンランド語,ロシア語,ドイツ語の共用タスクであるAXOLOTL-24のシステム評価を行った。
私たちのシステムは完全に教師なしです。
グラフベースのクラスタリング手法を利用して、未知の単語使用量とSubtask 1の辞書エントリ間のマッピングを予測し、Subtask 2のGPT-4やLLaMA-3のような最先端の大規模言語モデルを通して、それらの新しい単語使用量に対する辞書のような定義を生成する。
Subtask 1では,本システムでは,グラフベースのクラスタリング手法を用いて,一致した単語と未一致の単語を区別することで,マッピング結果の解釈可能性を実現する。
私たちのシステムはフィンランド語とドイツ語で第1位、ロシア語で第2位、Subtask 2テストフェーズのリーダーボードで第2位です。
これらの結果から,辞書項目の管理における本システムの有用性が示唆された。
私たちのコードとデータは公開されています。footnote{\url{https://github.com/xiaohemaikoo/axolotl24-ABDN-NLP}}。
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