Vi beskriver här en metod för att automatiskt identifiera ordförnimmelsevariation i en daterad samling historiska böcker i ett stort digitalt bibliotek. Genom att utnyttja en liten uppsättning kända översättningsbok par för att inducera en tvåspråkig känsla inventering och märkta träningsdata för en WSD klassificering, kan vi automatiskt klassificera det latinska ordet sinnen i en 389 miljoner ord corpus och spåra ökningen och nedgången av dessa sinnen över en spännvidd av två tusen år. Vi utvärderar prestandan hos sju olika klassificeringar både i ett tiofaldigt test på 83,892 ord från den inpassade parallella corpus och på ett mindre, manuellt kommenterade prov på 525 ord, som mäter både den totala noggrannheten i varje system och hur väl den noggrannheten korrelerar (via genomsnittliga kvadratfel) med den observerade historiska variationen.
Ref) diskuterar en metod för att automatiskt identifiera ordförnimmelsevariation i en daterad samling historiska böcker.
Measuring historical word sense variation
{'venue': "JCDL '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}