論文の概要: Semantic Change Characterization with LLMs using Rhetorics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16624v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 16:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 16:36:00.378820
• Title: Semantic Change Characterization with LLMs using Rhetorics
• Title（参考訳）: レオロジーを用いたLLMの意味的変化評価
• Authors: Jader Martins Camboim de Sá, Marcos Da Silveira, Cédric Pruski,
• Abstract要約: 本研究では,LLMが3種類の意味変化(思考,関係,方向)を特徴づける可能性について検討する。 本結果は,意味的変化の捕捉と解析におけるLLMの有効性を強調し,計算言語応用を改善する上で有用な洞察を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1474723404975345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Languages continually evolve in response to societal events, resulting in new terms and shifts in meanings. These changes have significant implications for computer applications, including automatic translation and chatbots, making it essential to characterize them accurately. The recent development of LLMs has notably advanced natural language understanding, particularly in sense inference and reasoning. In this paper, we investigate the potential of LLMs in characterizing three types of semantic change: dimension, relation, and orientation. We achieve this by combining LLMs' Chain-of-Thought with rhetorical devices and conducting an experimental assessment of our approach using newly created datasets. Our results highlight the effectiveness of LLMs in capturing and analyzing semantic changes, providing valuable insights to improve computational linguistic applications.
• Abstract（参考訳）: 言語は社会的な出来事に反応して継続的に進化し、新しい用語と意味の変化をもたらす。 これらの変更は、自動翻訳やチャットボットなど、コンピュータアプリケーションに重要な意味を持ち、それらを正確に特徴付けることが不可欠である。 近年のLLMの発展は、特に意味推論や推論において、自然言語の理解が高度化している。 本稿では,LLMが3種類の意味変化(次元,関係,方向)を特徴づける可能性について検討する。 LLMのChain-of-Thoughtと修辞装置を組み合わせて、新たに作成したデータセットを用いて、我々のアプローチを実験的に評価することで、これを実現する。 本結果は,意味的変化の捕捉と解析におけるLLMの有効性を強調し,計算言語応用を改善する上で有用な知見を提供するものである。

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