要約
私たちは、単語の使用間の意味的近接性の注釈をオンラインのオープンソース インターフェイスに実装する DURel ツールを紹介します。
このツールは、Word-in-Context モデルによる最近の進歩に基づいて、標準化された人間による注釈と計算による注釈をサポートしています。
アノテーターの判断は、自動グラフ クラスタリング技術によってクラスタ化され、分析のために視覚化されます。
これにより、最小限の準備作業で、使用ペア間のシンプルかつ直観的なマイクロタスクの判断で語感を測定できます。
このツールは、アノテーター間の一致を比較して、得られた判断の相互主観性を保証し、感覚の頻度分布、意味論的な変動、または時間の経過に伴う感覚の変化についての洞察を与える要約統計を計算する追加機能を提供します。
要約(オリジナル)
We present the DURel tool that implements the annotation of semantic proximity between uses of words into an online, open source interface. The tool supports standardized human annotation as well as computational annotation, building on recent advances with Word-in-Context models. Annotator judgments are clustered with automatic graph clustering techniques and visualized for analysis. This allows to measure word senses with simple and intuitive micro-task judgments between use pairs, requiring minimal preparation efforts. The tool offers additional functionalities to compare the agreement between annotators to guarantee the inter-subjectivity of the obtained judgments and to calculate summary statistics giving insights into sense frequency distributions, semantic variation or changes of senses over time.
arxiv情報
著者 | Dominik Schlechtweg,Shafqat Mumtaz Virk,Pauline Sander,Emma Sköldberg,Lukas Theuer Linke,Tuo Zhang,Nina Tahmasebi,Jonas Kuhn,Sabine Schulte im Walde |
発行日 | 2023-11-21 15:14:54+00:00 |
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