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  1. その他個人著作物
  2. 小木曽 智信

Infinite SCAN: An Infinite Model of Diachronic Semantic Change

https://repository.ninjal.ac.jp/records/2000027
https://repository.ninjal.ac.jp/records/2000027
fa767803-4ca6-4da2-8759-ff16e25a2a76
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2023-07-31
タイトル
タイトル Infinite SCAN: An Infinite Model of Diachronic Semantic Change
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Inoue, Seiichi

× Inoue, Seiichi

en Inoue, Seiichi

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Komachi, Mamoru

× Komachi, Mamoru

en Komachi, Mamoru

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Ogiso, Toshinobu

× Ogiso, Toshinobu

en Ogiso, Toshinobu

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Takamura, Hiroya

× Takamura, Hiroya

en Takamura, Hiroya

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Mochihashi, Daichi

× Mochihashi, Daichi

en Mochihashi, Daichi

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著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Tokyo Metropolitan University
言語 en
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Tokyo Metropolitan University
言語 en
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The National Institute for Japanese Language and Linguistics
言語 en
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
言語 en
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The Institute of Statistical Mathematics
言語 en
抄録(英)
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this study, we propose a Bayesian model that can jointly estimate the number of senses of words and their changes through time.The model combines a dynamic topic model on Gaussian Markov random fields with a logistic stick-breaking process that realizes Dirichlet process. In the experiments, we evaluated the proposed model in terms of interpretability, accuracy in estimating the number of senses, and tracking their changes using both artificial data and real data.We quantitatively verified that the model behaves as expected through evaluation using artificial data.Using the CCOHA corpus, we showed that our model outperforms the baseline model and investigated the semantic changes of several well-known target words.
言語 en
出版者
出版者 Association for Computational Linguistics
書誌情報 en : Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

巻 2022, p. 1605-1616, ページ数 12, 発行日 2022-12
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.104/
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Ver.1 2023-08-01 07:42:34.966272
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