ACLMay, 2016

随时间演变的词嵌入揭示语义变化的统计规律

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TL;DR通过评估 PPMI，SVD 和 word2vec 等词嵌入模型来量化语义变化的方法，我们提出并验证了语义演化的两个定量化规律：与频率呈反幂律相关的语义变化率规律和与多义性无关的语义变化率规律。
semantic changeword embeddingsquantitative lawshistorical datalanguage evolution
发现论文，激发创造
  • 历时词向量和语义漂移：一项调查

    本文综述了当前关于使用预测型词嵌入模型追踪词汇语义时序变化和语义漂移检测的学术研究现状，并讨论了该领域的挑战和应用前景。

    Jun, 2018

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    通过两种图形模型，本文研究语义变化，发现语义变化是线性的，发现了语义变化的两个新规律 / 假设。

    Apr, 2017

  • 动态词向量用于演化中的语义发现

    该研究通过发展一种动态统计模型学习时态感知的词向量表示，并实现了 “对齐问题” 的解决，从而可以可靠地捕捉时间上的语言演变，并在语义准确性和对齐质量方面持续优于现有的时间嵌入方法。

    Mar, 2017

  • 动态伯努利嵌入在语言演化中的应用

    本文提出了动态词嵌入的概率框架，通过分析三个历史文本集合，证明了动态词嵌入提供比传统词嵌入更好地适应和更好地捕捉语言变化的有趣模式。

    Mar, 2017

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    语义演化受到多种因素的影响，但我们发现，在五种印欧语族的语言中，语义演化普遍具有强烈的次扩散特征。使用一种自动化的历时分布语义嵌入管道，我们控制底层对称性，通过随机行走模型，发现词在意义空间中遵循随机轨迹， 并呈现出 anomalous subdiffusive 特性。我们发现保留变化方向中的时间相关性是必要的，同时变化尺度的相关性也发挥着重要作用。我们进一步表明，强次扩散是一种具有许多数据分析和解释选择的稳健现象。

    Sep, 2022

  • 语义变化的两个定律：用分布式语义模型预测同义词的变化

    本文提出了一个关于词对中同义词语义演变的权衡法则的评价框架，利用分布语义模型提供了证据并探讨了挑战，结果支持了不同化法则的主导作用。

    May, 2023

  • 建模语义变化生成时间线

    本研究同时使用静态和时变词嵌入来衡量事件对词汇的影响，通过创建历史转折点的时间轴来了解目标词的演化，定量评估结果表明这种技术可以捕捉语义变化和事件影响。

    Sep, 2019

  • 词汇语义变化的计算方法综述

    介绍了最近计算技术中应用到词汇语义变化的方法与工具，着重研究了语义变化的历时概念变化扩展。

    Nov, 2018

  • 利用词向量追踪俄语文化历时语义变化：测试集和基准

    介绍了手动注释的测试集，用于跟踪俄语中的历时语义转变，并通过分布式词嵌入模型来自动检测具有强烈或微妙社会和文化变化的名词和形容词词义，提供了实体间语义演变检测的算法和比分。

    May, 2019

  • 罗马尼亚语的语义变化检测

    自动语义变化方法旨在通过分析词语在历时语料库中的使用来识别其含义随时间的变化。本文分析了在真实的英语和罗马尼亚数据集上创建静态和上下文词嵌入模型（Word2Vec 和 ELMo）的不同策略。通过对英语数据集（SEMEVAL-CCOHA）进行评估，并针对罗马尼亚数据集进行实验来确定模型的性能，并突出该低资源语言中语义变化的不同方面，如含义的获取与丧失。实验结果表明，在选择模型和计算语义变化得分的距离方面，取决于语料库，这是最重要的因素。

    Aug, 2023