Jun, 2020

交际需求调节语言变化中的竞争

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TL;DR介绍了一种量化语言元素之间竞争的通用方法，这种方法可适用于不同语言和语言子系统的语料库，研究发现沟通需要的变化对词汇竞争动态有着一致的预测能力，相似的单词如果经常出现在语言用户认为重要的话题中会直接竞争，这可能会导致其中某一竞争单词的灭绝，而话题或语义子空间之间的竞争也可能推动语言变化。
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发现论文，激发创造
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    Nov, 2018

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    May, 2023

  • 语言变化中选择机制的可靠识别

    本文探讨了语言变化是如何通过文化进化的过程中进行的，我们应用了最近引入的方法来量化历史语言变化中选择强度，这个方法比以前应用过的类似方法更可靠和易于解释，结果表明在语音形式和语法形式之间选择时，倾向于语音形式简单性，最终证明了可以使用历史语料库数据定量测试语言变化机制的假设。

    May, 2023

  • 惯例之间的竞争和选择

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    Feb, 2017

  • 语义变化特征研究综述

    现代计算语言学的研究活动趋势包括语义变化的特征化、新词汇与计算语言学的关系，以及计算语言学算法（如翻译、信息检索、问答等）中语义变化的影响。

    Feb, 2024

  • 社交媒体中的词汇变化扩散

    通过分析 107 百万条推特信息，我们发现计算机媒介通信正在驱动书面语言的根本变革，语言演化并不使得美国英语变得一致，而是重现了口语中现有的毛病。

    Oct, 2012

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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

  • 在线网络中语言变化的社会动态

    使用推特数据集跟踪语言变化，揭示了语言变化是一种社会影响，基于 Hawkes process 模型验证了社交网络中的强关系在语言影响中扮演重要角色。

    Sep, 2016

  • 语言变化中的进化力量

    研究语言变化的机制，使用语料库分析了英语中三个语法变化，结果表明对于某些语言变化，我们可以拒绝随机漂移并选择选择性驱动力，但对于其他语言变化，这种情况并非如此。

    Aug, 2016

  • Slangvolution: 俚语中语义变化和词频动态的因果分析

    通过因果关系的镜头来研究语言的演变，我们分析了俚语词和非俚语词的语义变化和频率转移，发现俚语词虽然语义变化较小，但频率转移较大。

    Mar, 2022