Aug, 2023

罗马尼亚语的语义变化检测

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • UiO-UvA 在 SemEval-2020 任务 1 中：用于词汇语义变化检测的上下文嵌入

    该研究应用上下文化词嵌入到 SemEval-2020 Shared Task 1 的词汇语义变化检测中，着重于子任务 2，在两种上下文化体系结构（BERT 和 ELMo）和三种变化检测算法方面，分析了其性能。我们发现，最有效的算法依赖于平均令牌嵌入之间的余弦相似度和令牌嵌入之间的成对距离。他们比强基线模型高出很大的差距，但是有趣的是，选择特定算法取决于测试集中金标准分数的分布。

    Apr, 2020

  • 上下文化语言模型用于语义变化检测：经验教训

    本文研究使用基于上下文嵌入方法进行检测历时语义变化的可能存在的输出错误。通过引入单一方法并进行深入的分析，作者发现这种方法可能会将词汇的词典含义变化与上下文语境的变化混淆，同时将词汇实体的句法和语义方面合并在一起。本文提出了一些解决这些问题的未来可能方案。

    Aug, 2022

  • UWB 在 SemEval-2020 任务 1 中的词汇语义变化检测

    本文介绍我们在 SemEval2020 任务 1 中创造性的提出了语义变化检测方法，该方法是全自动的，不需要人工干预，且独立于语言；我们利用标准相关分析和正交变换计算语义空间之间的线性变换，并通过比较早期和晚期语料库中目标单词的向量之间的余弦相似度来检测语义变化。

    Nov, 2020

  • 基于嵌入的无监督词汇语义变化检测

    本研究介绍了称为 EmbLexChange 的系统，用于无监督检测词汇 - 语义变化的过程，并展示了该系统在使用重采样框架的情况下可靠地检测英语、德语、瑞典语和拉丁语的词汇 - 语义变化。

    May, 2020

  • 基于代替的语义变化检测使用上下文嵌入

    使用上下文嵌入测量语义变化的简化方法，仅依赖于最可能替代被遮盖术语的方法，不仅这种方法可直接解释，而且在存储效率、性能及变化细致调查方面均表现优越。

    Sep, 2023

  • 随时间演变的词嵌入揭示语义变化的统计规律

    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。

    May, 2016

  • SemEval-2020 任务 1：无监督词汇语义变化检测

    第一项共享任务的结果，提供了评估框架和高质量的英语，德语，拉丁语和瑞典语手动注释数据集，解决了词汇语义变化检测领域中评估问题的压力，并吸引了 33 个团队提交了 186 个系统。

    Jul, 2020

  • 在词使用中捕获进化：只需增加更多聚类吗？

    本文旨在研究语义演变在文本数据中的检测与分析方法，特别是基于上下文嵌入的新方法，通过对比多个方法的表现以及提出相关改进策略，显著提高了现有方法的性能。

    Jan, 2020

  • 词汇语义变化探测

    本文提出从变化检测到变化发现的新方向，重点在于发现全文词汇中的新单词含义变化。通过对最近发表的德语数据进行深度调整，研究人员证明了两种模型都可以成功地应用于发现正在经历含义变化的新单词。此外，还提供一个几乎全自动化的框架用于评估和发现。

    Jun, 2021

  • 语义变迁的计算建模

    该研究论文介绍语义变化的计算建模方法，对不同类别的模型进行优缺点讨论，探讨了语义变化计算研究的重要方面与评估技术。

    Apr, 2023