Automatically Identifying Changes in the Semantic Orientation of Words
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The meanings of words are not fixed but in fact undergo change, with new word senses arising and established senses taking on new aspects of meaning or falling out of usage. Two types of semantic change are amelioration and pejoration; in these processes a word sense changes to become more positive or negative, respectively. In this first computational study of amelioration and pejoration we adapt a web-based method for determining semantic orientation to the task of identifying ameliorations and pejorations in corpora from differing time periods. We evaluate our proposed method on a small dataset of known historical ameliorations and pejorations, and find it to perform better than a random baseline. Since this test dataset is small, we conduct a further evaluation on artificial examples of amelioration and pejoration, and again find evidence that our proposed method is able to identify changes in semantic orientation. Finally, we conduct a preliminary evaluation in which we apply our methods to the task of finding words which have recently undergone amelioration or pejoration. 1. Detecting changes in semantic orientation Word senses are continually evolving, with both new words and new senses of words arising almost daily. Systems for natural language processing tasks, such as question answering and automatic machine translation, often depend on lexicons for a variety of information, such as a word’s partsof-speech or meaning representation. When a sense of a word that is not recorded in a system’s lexicon is encountered in a text being processed, the system will typically fail to recognize the novel word sense as such, and then incorrectly draw on information from the lexical entry corresponding to some other sense of that word. The performance of the entire system will then likely suffer due to this incorrect lexical information. Ideally, a system could automatically identify novel word senses, and subsequently infer the necessary lexical information for the computational task at hand (e.g., the correct meaning representation for a novel word sense). Indeed, novel word senses present one of the most challenging phenomena in lexical acquisition
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle