論文の概要: Coupled Usage-Sense Processes: Temporal and Attributable Lexical Semantic Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30974v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 08:19:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.293321
- Title: Coupled Usage-Sense Processes: Temporal and Attributable Lexical Semantic Change
- Title（参考訳）: 複合使用感プロセス:時間的および帰属的語彙的意味変化
- Abstract要約: 本稿では,1つの限界保存時間プロセスから回答を導出するCUSP(Coupled Usage-Sense Processes)を紹介する。
階層的結合は潜在使用成分による文脈分布を関連づける一方、マルコフ合成は隣接および長周期の対応を両立させる。
CUSPは、大きさ、タイミング、メカニズム、動き、モード、テキストのエビデンスを1つの語彙履歴のビューに適合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lexical semantic change is usually summarized by a scalar distance between independently sampled period distributions. This measures how much a word changed, but does not reveal when it changed, which mechanisms and component movements carried the change, or which usages support the attribution. We introduce Coupled Usage--Sense Processes (CUSP), which derives these answers from a single marginal preserving temporal process. A hierarchical coupling relates contextual distributions through latent usage components, while Markov composition makes adjacent and longer span correspondences compatible. Displacement operators quantify change magnitude and timing, split variation exactly between movement of component centers and reorganization within components, and attribute it to transported component pairs. Word-local modes resolve distinct directions of change and their activity over time, while representative passages from attributed components ground the analysis in text. Under a Gaussian mixture specialization, we prove parametric recovery of the operators and squared distances. Synthetic experiments support the predicted rate. CUSP remains competitive on English and German DWUG and recovers controlled Janus profiles while maintaining compositionally coherent transport. A large corpus of US court opinions demonstrates transition, mode, and passage attribution in unlabeled natural text. CUSP thus makes magnitude, timing, mechanism, movement, modes, and textual evidence compatible views of one lexical history.
- Abstract（参考訳）: 語彙的意味変化は通常、独立にサンプリングされた周期分布の間のスカラー距離によって要約される。
これは、単語がどれだけ変化したかを測定するが、それがいつ変化したか、どのメカニズムとコンポーネントの動きが変化をもたらしたか、どの使用法が帰属をサポートするかは明らかにしない。
我々は,これらの回答を1つの辺縁保存時間プロセスから導出する,結合型Usage-Sense Processs (CUSP)を紹介する。
階層的結合は潜在使用成分を通してコンテキスト分布を関連づける一方、マルコフ合成は隣接かつ長い対応を両立させる。
変位演算子は、変化の大きさとタイミングを定量化し、コンポーネント中心の動きとコンポーネント内の再編成の間を正確に分割し、それを輸送されたコンポーネントペアとみなす。
単語局所モードは、時間とともに変化の方向と活動の異なる方向を解決し、属性されたコンポーネントからの代表的なエントリは、テキストで分析する。
ガウス混合の特殊化の下では、作用素と2乗距離のパラメトリック回復が証明される。
合成実験は予測レートを支持する。
CUSPは、英語とドイツ語のDWUGと競合し続け、構成的コヒーレントな輸送を維持しながらジャヌスプロファイルを回復する。
米国裁判所の意見の大規模なコーパスは、ラベルなしの自然文で移行、態様、通過の帰属を示す。
CUSPは、大きさ、タイミング、メカニズム、動き、モード、テキストのエビデンスを1つの語彙履歴のビューに適合させる。
関連論文リスト
- Dynamics of meaning: Towards the Evaluation of Diachronic Semantic Change in Sinhala [1.256381443503838]
本研究では,13世紀から20世紀にかけてのシンハラ語の年代変化を多段階計算フレームワークを用いて検討した。
我々はまず、SMA(Simisity Matrix Based Alignment)とOP(Orthogonal Procrustes)技術を用いて、世紀固有のWord2VecとFastTextの埋め込みを調整する。
本研究では, 微調整したLlama-3.1-8Bの組込みによる双方向セマンティック・インパクト・プルーニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-08T11:43:50Z) - Computational Measurement of Team-Process Phase Dynamics in Collaborative Virtual Reality [9.928781897312971]
本稿では,協調VRゲームにおけるタイムスタンプ対話から動的チームプロセスフェーズを検出し,解釈するためのフレームワークを提案する。
ローカルにデプロイされた大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習を使用して初期解釈を生成し、その後人間によってレビューされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-19T08:05:13Z) - Spatial Temporal Synergy: Balancing Change and Invariance in Text Driven 3D Human Motion Editing [78.44034844227868]
テキスト駆動型人間の動作編集は、自然言語の指示に従って既存の動作シーケンスを変更することを目的としている。
変化と不変性 (Change and Invariance Motion Editing, CIME) は、変化と不変性を空間的ポーズと時間的リズム次元に包括的に分離する統合フレームワークである。
MotionFixとSTANCE調整データセットの実験は、CIMEがアライメントと構造的忠実さの編集において最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-17T01:54:44Z) - Omni-Supervised Motion Editing: Balancing Change and Invariance through Positive-Negative Learning [55.410155357480654]
我々はOmniMEという,Omni-Supervised Positive-Negative Learningフレームワークを提案する。
本手法は3つの相補的成分を統合する。
MotionFixとSTANCE調整データセットの実験は、OmniMEが編集アライメントにおける最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-29T08:09:51Z) - Temporal-Spatial Decouple before Act: Disentangled Representation Learning for Multimodal Sentiment Analysis [9.998823710345919]
本稿では,各モーダルを時間的ダイナミックスと空間的構造的コンテキストに明示的に分離するTSDA法を提案する。
あらゆるモダリティに対して、時間エンコーダと空間空間エンコーダは、別々の時間的および空間的な体に信号を伝達する。
F-Consistent Cross-Modal Alignmentは、時間的特徴と時間的特徴と、時間的特徴と、空間的特徴とを一致させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-20T06:50:40Z) - TaCo: Capturing Spatio-Temporal Semantic Consistency in Remote Sensing Change Detection [54.22717266034045]
Ta-Coは時間的意味遷移のための一貫したセマンティックネットワークである。
我々は,Ta-Coがリモートセンシング検出タスクにおいて一貫したSOTA性能を実現することを示す。
この設計は推論中に余分な計算オーバーヘッドを伴わずにかなりの利得を得ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-25T13:44:29Z) - Investigating the Contextualised Word Embedding Dimensions Specified for Contextual and Temporal Semantic Changes [30.563130208194977]
文脈型単語埋め込み(CWE)空間内の単語の意味的変化を符号化する意味認識型単語埋め込み(SCWE)。
どのようにして変化が埋め込み空間にエンコードされるのかは、まだ不明である。
文脈的および時間的意味変化ベンチマークにおいて、事前学習したCWEとそれらの微調整されたバージョンを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T05:42:20Z) - Spatial Semantic Recurrent Mining for Referring Image Segmentation [63.34997546393106]
高品質なクロスモーダリティ融合を実現するために,Stextsuperscript2RMを提案する。
これは、言語特徴の分散、空間的意味的再帰的分離、パーセマンティック・セマンティック・バランシングという三部作の作業戦略に従う。
提案手法は他の最先端アルゴリズムに対して好適に機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T00:17:48Z) - Contextualized Semantic Distance between Highly Overlapped Texts [85.1541170468617]
テキスト編集や意味的類似性評価といった自然言語処理タスクにおいて、ペア化されたテキストに重複が頻繁に発生する。
本稿では,マスク・アンド・予測戦略を用いてこの問題に対処することを目的とする。
本稿では,最も長い単語列の単語を隣接する単語とみなし,その位置の分布を予測するためにマスク付き言語モデリング(MLM)を用いる。
セマンティックテキスト類似性の実験では、NDDは様々な意味的差異、特に高い重なり合うペアテキストに対してより敏感であることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:59:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。