Název: UWB at SemEval-2020 task 1: Lexical Semantic Change Detection
Další názvy: UWB na SemEval 2020 task 1: Detekce změny významu slov
Autoři: Pražák, Ondřej
Přibáň, Pavel
Taylor, Stephen
Sido, Jakub
Citace zdrojového dokumentu: PRAŽÁK, O. PŘIBÁŇ, P. TAYLOR, S. SIDO, J. UWB at SemEval-2020 task 1: Lexical Semantic Change Detection. In Proceedings of the Fourteenth Workshop on Semantic Evaluation. Barcelona: International Committee for Computational Linguistics, 2020. s. 246-254. ISBN: 978-1-952148-31-6
Datum vydání: 2020
Nakladatel: International Committee for Computational Linguistics
Typ dokumentu: konferenční příspěvek
ConferenceObject
URI: 2-s2.0-85119501699
http://hdl.handle.net/11025/47004
ISBN: 978-1-952148-31-6
Klíčová slova: zpracování přirozeného jazyka;sémantická analýza;změna významu slov;lineární transformace;model založený na vektorovém prostoru
Klíčová slova v dalším jazyce: Natural language processing;semantic analysis;lexical semantic;change detection;linear transformation;vector space model
Abstrakt: Článek popisuje naší metodu pro určení změny sémantiky slov v čase (Lexical Semantic Change Detection). Změnu významu slov měříme mezi dvěma korpusy ve čtyřech jazycích, Angličtině Němčině, Latině a Švédštině. Metoda byla vytvořena pro soutěž SemEval 2020 Task 1: Unsupervised Lexical Semantic Change Detection. Umístili jsme se na prvním místě v podúloze binární detekce změny a na čtvrtém místě v podúloze určení míry změny. Naše metoda využívá učení bez učitele a je nezávislá na jazyce. Skládá se z několika kroků: Vytvoření vektorového modelu slov pro oba korpusy,nalezení optimální lineární transformace mezi dvěma prostory s využitím Kanonické korelační analýzy a Ortogonální transformace; Dále změříme kosínovou podobnost zkoumaného slova v obou transformovaných vektorových prostorech.
Abstrakt v dalším jazyce: In this paper, we describe our method for detection of lexical semantic change, i.e., word sense changes over time. We examine semantic differences between specific words in two corpora,chosen from different time periods, for English, German, Latin, and Swedish. Our method was created for the SemEval 2020 Task 1:Unsupervised Lexical Semantic Change Detection.We ranked 1st in Sub-task 1: binary change detection, and 4th in Sub-task 2: ranked change detection. Our method is fully unsupervised and language independent. It consists of preparing a semantic vector space for each corpus, earlier and later; computing a linear transformation between earlier and later spaces, using Canonical Correlation Analysis and Orthogonal Transformation; and measuring the cosines between the transformed vector for the target word from the earlier corpus and the vector for the target word in the later corpus.
Práva: © SemWal
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Pražák 2020.semeval-1.30.pdf289,63 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/47004

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD