Using Synchronic Definitions and Semantic Relations to Classify Semantic Change Types

要約

単語の意味が変化する方法がさまざまな種類の変化に分類できるという事実を示す証拠は豊富にあり、古い意味と新しい意味の関係が強調されています（一般化、特殊化、および共用仮名変換など）。
この論文では、同期的な語彙関係と単語の意味の定義の両方からの情報を活用するモデルを構築することにより、このようなタイプの変化を検出する方法を紹介します。
具体的には、WordNet の synset 定義と階層情報を使用し、Blank (1997) の意味変更タイプのデータセットのデジタル化バージョンでテストします。
最後に、意味の関連性に関する人間の判断の近似と、バイナリの語彙意味変化検出の両方のモデルを意味関係によってどのように改善できるかを示します。

要約(オリジナル)

There is abundant evidence of the fact that the way words change their meaning can be classified in different types of change, highlighting the relationship between the old and new meanings (among which generalization, specialization and co-hyponymy transfer). In this paper, we present a way of detecting these types of change by constructing a model that leverages information both from synchronic lexical relations and definitions of word meanings. Specifically, we use synset definitions and hierarchy information from WordNet and test it on a digitized version of Blank’s (1997) dataset of semantic change types. Finally, we show how the sense relationships can improve models for both approximation of human judgments of semantic relatedness as well as binary Lexical Semantic Change Detection.

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