論文の概要: Characterizing Linguistic Shifts in Croatian News via Diachronic Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13569v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 14:54:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.707791
• Title: Characterizing Linguistic Shifts in Croatian News via Diachronic Word Embeddings
• Title（参考訳）: Diachronic Word Embeddingsによるクロアチア語ニュースの言語変化の特徴付け
• Authors: David Dukić, Ana Barić, Marko Čuljak, Josip Jukić, Martin Tutek,
• Abstract要約: 950万のクロアチアのニュース記事のコーパスを用いて、5年間にトレーニングされたスキップグラムワード埋め込みを用いて意味変化を定量化する。 分析の結果,単語の埋め込みは,この時間帯における主要な話題に関連する用語の言語的変化を捉えていることがわかった。 また、2020年以降のエンコードによる埋め込みが感情分析タスクの肯定性を高めているという証拠も見出され、同時期に精神状態の低下が報告された研究とは対照的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2000346539649842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Measuring how semantics of words change over time improves our understanding of how cultures and perspectives change. Diachronic word embeddings help us quantify this shift, although previous studies leveraged substantial temporally annotated corpora. In this work, we use a corpus of 9.5 million Croatian news articles spanning the past 25 years and quantify semantic change using skip-gram word embeddings trained on five-year periods. Our analysis finds that word embeddings capture linguistic shifts of terms pertaining to major topics in this timespan (COVID-19, Croatia joining the European Union, technological advancements). We also find evidence that embeddings from post-2020 encode increased positivity in sentiment analysis tasks, contrasting studies reporting a decline in mental health over the same period.
• Abstract（参考訳）: 言葉の意味が時間とともにどのように変化するかを測定することで、文化や視点がどのように変化するかを理解することができます。 ダイアクロニック単語の埋め込みはこのシフトを定量化するのに役立つが、以前の研究では時間的に注釈付けされたコーパスを利用していた。 本研究では,過去25年間のクロアチアのニュース記事950万件のコーパスを用いて,5年間にわたって訓練されたスキップグラム語埋め込みを用いて意味変化を定量化する。 分析の結果, 単語の埋め込みは, この時代の主要な話題(新型コロナウイルス, クロアチアの欧州連合加盟, 技術進歩)に関連する用語の言語的変化を捉えていることがわかった。 また、2020年以降のエンコードによる埋め込みが感情分析タスクの肯定性を高めているという証拠も見出され、同時期に精神状態の低下が報告された研究とは対照的である。

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