Vi föreslår en ny beräkningsmetod för att spåra och upptäcka statistiskt signifikanta språkliga förändringar i betydelsen och användningen av ord. Sådana språkliga förändringar är särskilt vanliga på Internet, där ett snabbt utbyte av idéer snabbt kan ändra ett ords betydelse. Vår metaanalys metod konstruerar fastighetstidsserie av ordanvändning, och sedan använder statistiskt ljud förändringspunkt detektionsalgoritmer för att identifiera betydande språkliga förändringar. Vi överväger och analyserar tre tillvägagångssätt av ökande komplexitet för att generera sådan språklig egendom tidsserier, vars kulmen av vilka använder fördelningsegenskaper härleds från ord co-occurses. Med hjälp av nyligen föreslagna djupa neurala språkmodeller tränar vi först vektorrepresentationer av ord för varje tidsperiod. För det andra förvränger vi vektorrymderna till ett enhetligt koordinatsystem. Slutligen konstruerar vi en distansbaserad tidsserie för fördelning för varje ord för att spåra dess språkliga förskjutning över tiden. Vi visar att vår strategi är skalbar genom att spåra språkliga förändringar över år av mikro-bloggning med Twitter, ett decennium av produktrecensioner med hjälp av en corpus av filmrecensioner från Amazon, och ett århundrade av skrivna böcker med hjälp av Google Book Ngrams. Vår analys avslöjar intressanta mönster av språkanvändning förändring i förhållande till varje medium.
Nyligen föreslog Ref metoder för att upptäcka statistiskt signifikanta språkliga förändringar över tid som beror på tidsserier analys.
Statistically Significant Detection of Linguistic Change
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}