联合国安全理事会o（o）吨：随时间推移的感觉聚类：一种用于分析词汇变化的工具

克里斯蒂安·哈斯,萨巴·安瓦尔,赛义德·穆希·伊曼,亚历山大·弗里德里希,克里斯·比曼

摘要
我们提出了一种新的基于网络的词汇变化分析工具——随时间变化的语义聚类（SCoT）。SCoT将单词的含义表示为相似单词的簇。它将它们的形成、变化和消亡可视化。探索动态网络有两种主要方法：离散方法比较来自不同时间点的一系列聚集图。连续网络分析一个动态网络在一段时间内的变化。SCoT提供了一种新的混合解决方案。首先，它将带有时间戳的文档聚合为区间，并计算每个离散区间的一个检测图。然后，它将静态图合并为一种新的动态语义邻域图。由此产生的意义簇提供了对连续时间间隔内词汇变化的独特详细见解，具有模型透明度和来源。SCoT已成功用于欧洲关于“危机”含义变化的研究。
选集ID：
2021.每个演示23
体积：
计算语言学协会欧洲分会第16届会议记录：系统演示
月份：
四月
年份：
2021
地址：
在线的
编辑：
迪米特拉·格卡齐亚,杰梅·塞达
地点：
EACL公司
信号：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
198–204
语言：
网址：
https://aclantology.org/2021.eacl-demos.23网址
内政部：
10.18653/v1/2021.eacl-demos.23
比比键：
引用（ACL）：
Christian Haase、Saba Anwar、Seid Muhie Yimam、Alexander Friedrich和Chris Biemann。2021SCoT：随时间变化的语义聚类：分析词汇变化的工具.英寸计算语言学协会欧洲分会第16届会议记录：系统演示，第198-204页，在线。计算语言学协会。
引用（非正式）：
SCoT：随时间变化的语义聚类：分析词汇变化的工具（Haase等人，EACL 2021）
复制引文：
PDF格式：
https://aclantology.org/2021.eacl-demos.23.pdf
PDF格式 引用 搜索