semantic shifts | BriefGPT - AI 论文速递

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ACL评估语义变化的多维框架及其在社会科学中的应用
历史语言学家确定了多种形式的词汇语义变化。我们提出了一个三维框架，用于整合这些形式，并提供了一种统一的计算方法来同时评估它们。这个框架能够经济、系统地绘制词汇语义变化，并在计算社会科学中应用。我们对两个语料库中的心理健康和心理疾病的语义转变
PDFa month ago
ICLR利用语言建模识别和解释非对齐的人类概念表示
先通过有监督的表示对齐方法确定两组个体是否共享某一类别的基础，然后解释了它们在哪些方面存在差异；探究了先天性失明对非感知和感官相关的语言领域的词汇意义改变以及相关的语义转变；利用 GloVe 语言模型和线性探测分析揭示了盲人与视觉人群对动作
PDF4 months ago
增量式序列标注：两个位移的故事
通过识别 E2O 和 O2E 的语义转变，本文提出了一种名为 IS3 的新型框架，旨在减轻模型中的灾难性遗忘问题。实验证明，IS3 在三个数据集上的增量设置中相较于先前的最先进方法有显著优势。
PDF5 months ago
语义转移的一对多解决方案：持续学习的自适应提示调整
我们提出了一种自适应提示方法，通过宏观语义分配和微观语义细化的过程，根据任务语义量身定制最小且足够的提示，以提高在真实连续学习环境中学习的效率和效果。实验证明，该方法在适应各种任务中的不同语义转变方面始终优于现有方法。
PDF8 months ago
ACL微调损害了任务不相关特征，使得文本的跨类别检测变差
本论文探讨了文本 out-of-distribution detection 的方法在检测 semantic 和 non-semantic shifts 时存在的问题，并提出了一个简单有效的综合方法 GNOME，通过整合 task-agno
PDFa year ago
希腊议会议事录数据集用于计算语言学和政治分析
介绍一份包含 1989 年到 2020 年希腊议会文件中逾 1 百万场政治演讲及其元数据的数据集，为解决无资源语言（如希腊）的大规模、历时政治话语数据而构建，可供计算语言学和政治分析使用，如研究词语用法随时间、历史事件和政党变化而变化，以及
PDF2 years ago
ACL使用上下文化的单词表示来分析词汇语义的变化
本文提出了第一种使用上下文词表示进行无监督词汇语义变化的方法。利用 BERT 神经语言模型来获取单词用法的表示，将这些表示聚类到用法类型，并用三种提出的度量方式衡量关于时间的变化。创造了一个新的评估数据集，并表明模型表示和检测到的语义转移与
PDF4 years ago
COLING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。
PDF6 years ago
词汇是可塑的：计算政治和媒体话语中的语义漂移
该研究提出了一种通过比较不同视角之间的话语语义空间来检测语义变化的方法，发现语义变化不仅发生在时间上，同时也发生在不同视角之间，并且频繁出现的词汇不太可能发生语义改变，而多义词则更可能。
PDF7 years ago