Word Sense Detection Leveraging Maximum Mean Discrepancy

要約

単語感覚分析は、言語的および社会的背景を解釈するための重要な分析作業です。
センスの変化の検出という言葉は、時間の経過とともに単語の意味のシフトを特定して解釈するタスクです。
このペーパーでは、MMDセンス分析を提案します。これは、最大平均不一致（MMD）を活用して意味的に意味のある変数を選択し、期間にわたって変化を定量化する新しいアプローチです。
この方法により、感覚シフトを受けている単語の識別と、複数の歴史的期間にわたる進化の説明の両方が可能になります。
私の知る限り、これはWord Sense Change検出へのMMDの最初のアプリケーションです。
経験的評価の結果は、提案されたアプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Word sense analysis is an essential analysis work for interpreting the linguistic and social backgrounds. The word sense change detection is a task of identifying and interpreting shifts in word meanings over time. This paper proposes MMD-Sense-Analysis, a novel approach that leverages Maximum Mean Discrepancy (MMD) to select semantically meaningful variables and quantify changes across time periods. This method enables both the identification of words undergoing sense shifts and the explanation of their evolution over multiple historical periods. To my knowledge, this is the first application of MMD to word sense change detection. Empirical assessment results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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