用于量化语言演变与领域适应的全局锚点方法

语言是动态的，随时间、领域或主题不断演化和适应。语言的适应性是一个活跃的研究领域，研究人员利用词嵌入等分布式工具发现语言中的社会、文化和特定领域的变化。在本文中，我们引入了全局锚点方法用于检测语料库级别的语言演变。我们从理论和经验上证明，在检测语料库级别的语言演变方面，全局锚点方法等价于对齐方法——一种广泛使用的比较词嵌入的方法。尽管两者在检测能力上等价，但我们证明了全局锚点方法在适用性上更具优势，因为它能够比较不同维度的嵌入。此外，全局锚点方法在实现和并行化方面具有优势。我们表明，全局锚点方法揭示了语言演变和领域适应中的精细结构。当与图拉普拉斯技术结合时，全局锚点方法能够恢复不同文本语料库的演化轨迹和领域聚类。