Automatiskt lexiskt förvärv har varit ett aktivt forskningsområde inom beräkningslingvistik i över två decennier, men den automatiska identifieringen av nya ordsenser har uppmärksammats först mycket nyligen. Tidigare arbete på detta område har begränsats av tillgången till lämpliga utvärderingsresurser. I detta dokument presenterar vi den största corpus-baserade datauppsättningen av diakroniska meningsskillnader hittills, vilket vi tror kommer att uppmuntra till ytterligare arbete på detta område. Vi beskriver sedan flera tillägg till en toppmodern ämnesmodelleringsmetod för att identifiera nya ordsenser. Denna anpassade metod visar överlägsen prestanda på vår datauppsättning av två olika corpus par jämfört med den ursprungliga metoden för båda: a) typer som har fått ett nytt sinne över tiden; och b) de symboliska instanserna av sådana nya sinnen. Ordens betydelse förändras med tiden, och i synnerhet etablerade ord får nya sinnen. Till exempel, användningar av droppe, vägg, och spränga upp i följande meningar motsvarar relativt nya sinnen av dessa ord som verkar vara ganska vanligt i text relaterad till populärkultur, men är inte listade i många ordböcker; till exempel, de alla saknas från WordNet 3.0 (Fellbaum, 1998). Beräkningslexikon är en viktig komponent i system för en mängd olika uppgifter i naturligt språkbehandling (NLP). Framgången för sådana system beror därför på kvaliteten på de lexikon de använder, och (semi-)automatiska tekniker för att identifiera nya ord-senser kan gynna tillämpad NLP genom att hjälpa till att hålla lexikon uppdaterade. Vid revidering av ordböcker måste lexikografer identifiera nya ord-senser, förutom nya ord själva; metoder som identifierar nya ord-senser kan därför också bidra till att hålla ordböcker aktuella. I detta dokument, på grund av behovet av lexikon underhåll, fokuserar vi på relativt nya ord-senser. Specifikt anser vi identifieringen av ordsenser som inte intygas i en referenskorpus, som anses representera standardanvändning, men som intygas i en fokus corpus av nyare texter. Lau m.fl. (2012) införde uppgiften att identifiera nya sinnen. De presenterade en metod för att identifiera nya ord-senser - som beskrivs här i Avsnitt 4 - och utvärderade denna metod på en mycket liten datauppsättning bestående av bara fem lemmas med en ny innebörd i en enda corpus par.
Till exempel, REF manuellt identifiera 13 målord som genomgår betyder förändring i en fokus corpus med avseende på en referens corpus (båda nyhetstext).
Novel Word-sense Identification
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}