CL-IMS @ DIACR-Ita：Volente o Nolente：BERT 在语义变化检测上并未超越 SGNS
计算与语言
2020-12-04 v2
摘要
我们呈现参与 DIACR-Ita 意大利语词汇语义变化检测共享任务的结果。我们利用基于 token 的 BERT 嵌入在时间点间的平均成对距离，在官方排名中以 的准确率位列第 5（共 8 个）。尽管我们在 SemEval-2020 任务 1 的英语数据集上调整参数并达到高性能，但这并未转化到意大利语 DIACR-Ita 数据集。我们的结果表明，我们未能找到在词汇语义变化检测中利用 BERT 嵌入的鲁棒方法。
引用
@article{arxiv.2011.07247,
title = {CL-IMS @ DIACR-Ita: Volente o Nolente: BERT does not outperform SGNS on Semantic Change Detection},
author = {Severin Laicher and Gioia Baldissin and Enrique Castañeda and Dominik Schlechtweg and Sabine Schulte im Walde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.07247},
year = {2020}
}