SCoT:時間上の感覚クラスタリング:語彙変化の分析ツール【JST・京大機械翻訳】

Haase Christian; Anwar Saba; Yimam Seid Muhie; Friedrich Alexander; Biemann Chris

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210881047267 整理番号：22P0306542

SCoT:時間上の感覚クラスタリング:語彙変化の分析ツール【JST・京大機械翻訳】

SCoT: Sense Clustering over Time: a tool for the analysis of lexical change

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発行年： 2022年03月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

語彙変化を解析するための新しいネットワークベースツールである,時間(SCoT)上のSenseクラスタリングを提案した。SCoTは類似の単語のクラスタとして単語の意味を表す。それは,それらの形成,変化,および消滅を視覚化する。動的ネットワークの探索には2つの主要なアプローチがある:離散的なものは,時間における別々の点から一連のクラスタ化グラフを比較する。連続解析は,1つの動的ネットワークの変化を時間スパンにわたって分析する。SCoTは新しいハイブリッドソリューションを提供する。最初に,時間スタンプ文書を間隔に集約し,離散間隔ごとに1つの感覚グラフを計算した。次に,それは,静的グラフを,時間にわたる動的意味近傍グラフの新しいタイプに併合する。得られたセンスクラスタは,モデル透明性と起源を有する連続間隔にわたる語彙変化への一意的詳細洞察を提供する。SCoTは,「sisの変化する意味に関するヨーロッパの研究において首尾よく使用された。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 情報加工一般 , システム・制御理論一般

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