Deep-change at AXOLOTL-24: Orchestrating WSD and WSI Models for Semantic Change Modeling

要約

このペーパーでは、セマンティック変更モデリングに関する AXOLOTL-24 共有タスクの最初のサブタスクのソリューションについて説明します。
このサブタスクの目標は、新しい期間の多義語の使用の所定のセットを、古い期間のこの単語の意味と、この単語の得られた意味を表すクラスターとの間に分散させることです。
私たちは、この課題を解決する 3 つの新しい方法を提案し、実験します。
私たちのメソッドは、最初のサブタスクの両方の公式メトリクスに従って SOTA 結果を達成します。
さらに、特定の単語の使用法が提供された意味定義のいずれによっても説明されていないかどうかを判断できるモデルを開発します。
このモデルはメソッドの 1 つのコンポーネントとして機能しますが、単独でも役立つ可能性があります。

要約(オリジナル)

This paper describes our solution of the first subtask from the AXOLOTL-24 shared task on Semantic Change Modeling. The goal of this subtask is to distribute a given set of usages of a polysemous word from a newer time period between senses of this word from an older time period and clusters representing gained senses of this word. We propose and experiment with three new methods solving this task. Our methods achieve SOTA results according to both official metrics of the first substask. Additionally, we develop a model that can tell if a given word usage is not described by any of the provided sense definitions. This model serves as a component in one of our methods, but can potentially be useful on its own.

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