単語の通時的な意味変化のモデル化

2023/02/15 (Wed) 12:00 (JST)

井上誠一 / Seiichi Inoue (東京都立大学)

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東京都立大学システムデザイン研究科情報科学域 博士前期課程に在籍中

概要

単語は文脈によってさまざまな意味を持ち、その広がり方は時間とともに変化するものです。例えば、"cute"という単語は18世紀初頭に登場し、もともと「賢い」という意味でつかわれていましたが、19世紀後半には「狡猾な」という意味で使われるようになり、現代においては「魅力的な」という意味で使われています。こういった意味変化を自動的に捉えることは、辞書学や言語学への貢献はもちろん、情報検索や質問応答における語義曖昧性解消といった実際のアプリケーションへの貢献も期待できます。今回は、まず、意味変化を捉える様々な手法に触れつつ、分野のモチベーションや課題について説明します。また、意味変化を捉えるための統計モデルの一例として、動的トピックモデルを用いた手法であるInfinite SCANの紹介も行います。

※トークは日本語です。

[動画] [スライド] [論文] (EMNLP 2022)

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