Od kamnitega do spletnega portala: samodejno zaznavanje sprememb v rabi besed
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a system for detecting changes in Slovene word usage, enabling the automatic identification of semantic and other shifts across different time periods. We first introduce the system’s technical design and requirements, the methodology for detecting changes, and the graphical user interface, which ensures a user-friendly experience. We then demonstrate how the system can be implemented on the reference corpus of Slovene, Gigafida 2.0, and used to search for and analyse changes in word usage across various time periods. The system’s results are evaluated through a cognitive-linguistic and lexical analysis of the most changed adjectives and nouns, where we examine and categorise word meanings and usages within the detected clusters based on their semantic motivation and representation in dictionaries. Finally, we apply the system to a case study of migration representation in different time periods with manually defined boundaries, which have significantly influenced attitudes toward migration and migrants in Slovenia, thereby testing its applicability for sociolinguistic research. From a linguistic perspective, we observe that the system distinguishes between semantic, syntactic, and other contextually distinct usages, demonstrating its ability to detect both short-term and long-term changes. Furthermore, we observe that the system clearly illustrates the impact of external factors on language and discourse in specific time periods, making it a valuable tool for sociolinguistic analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».