I detta dokument föreslår vi en oövervakad metod för att identifiera substantiella förändringar baserade på noggrann analys av tidsvarierande textdata som finns i form av miljontals digitaliserade böcker. Vi konstruerar distributionsbaserade tesauribaserade nätverk från data vid olika tidpunkter och samlar var och en av dem separat för att erhålla ordcentrerade sense-kluster som motsvarar de olika tidpunkterna. Därefter jämför vi dessa sinneskluster av två olika tidpunkter för att finna om (i) det uppstår en ny känsla eller (ii) om en äldre känsla har delats upp i mer än en känsla eller (iii) om en nyare känsla har bildats från sammanfogningen av äldre sinnen eller (iv) om en viss känsla har dött. Vi gör en grundlig utvärdering av den föreslagna metoden både manuellt och genom jämförelse med WordNet. Manuell utvärdering visar att algoritmen korrekt kunde identifiera 60,4 % födelsefall från en uppsättning av 48 slumpmässigt utvalda prover och 57 % split/join fall från en uppsättning av 21 slumpmässigt utvalda prover. Anmärkningsvärt, i 44% fall föds en ny känsla intygas av WordNet, medan i 46% fall och 43% fall delas och gå med bekräftas av WordNet. Vårt tillvägagångssätt kan användas för lexikografi, liksom för tillämpningar som word sense disambiguation eller semantisk sökning.
Baslinje 1: Mitra et al. REF Författarna föreslog en oövervakad metod för att identifiera ordförnimmelser automatiskt för substantiv.
That's sick dude!: Automatic identification of word sense change across different timescales
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}