SCoT：随时间演化的义项聚类——一种词汇变化分析工具
计算与语言
2022-03-21 v1
摘要
我们提出SCoT（随时间演化的义项聚类，Sense Clustering over Time），一种基于网络的词汇变化分析新工具。SCoT将词的义项表示为相似词的聚类，并可视化其形成、变化与消亡。动态网络探索主要有两类方法：离散方法比较来自不同时间点的系列聚类图；连续方法分析单一动态网络在时间段内的变化。SCoT提供了一种新的混合方案。首先，它将带时间戳的文档聚为区间，并为每个离散区间计算一个义项图；随后，将这些静态图合并为一种随时间的新型动态语义邻域图。所得义项聚类以模型透明性与可追溯性，提供了对连续区间内词汇变化独具细粒度的洞察。SCoT已成功用于一项关于“crisis”词义变化的欧洲研究。
引用
@article{arxiv.2203.09892,
title = {SCoT: Sense Clustering over Time: a tool for the analysis of lexical change},
author = {Christian Haase and Saba Anwar and Seid Muhie Yimam and Alexander Friedrich and Chris Biemann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09892},
year = {2022}
}
备注
Update of https://aclanthology.org/2021.eacl-demos.23/