Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

UWB @ DIACR-Ita: Lexical Semantic Change Detection with CCA and Orthogonal Transformation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F20%3A43960305" target="_blank" >RIV/49777513:23520/20:43960305 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ceur-ws.org/Vol-2765/paper110.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-2765/paper110.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    UWB @ DIACR-Ita: Lexical Semantic Change Detection with CCA and Orthogonal Transformation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we describe our method for detection of lexical semantic change (i.e.,word sense changes over time) for the DIACR-Ita shared task, where we ranked 1st. We examine semantic differences between specific words in two Italian corpora, chosen from different time periods. Our method is fully unsupervised and language independent. It consists of preparing a semantic vector space for each corpus, earlier and later. Then we compute a linear transformation between earlier and later spaces, using CCA and Orthogonal Transformation. Finally, we measure the cosines between the transformed vectors.

  • Název v anglickém jazyce

    UWB @ DIACR-Ita: Lexical Semantic Change Detection with CCA and Orthogonal Transformation

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we describe our method for detection of lexical semantic change (i.e.,word sense changes over time) for the DIACR-Ita shared task, where we ranked 1st. We examine semantic differences between specific words in two Italian corpora, chosen from different time periods. Our method is fully unsupervised and language independent. It consists of preparing a semantic vector space for each corpus, earlier and later. Then we compute a linear transformation between earlier and later spaces, using CCA and Orthogonal Transformation. Finally, we measure the cosines between the transformed vectors.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Seventh Evaluation Campaign of Natural Language Processing and Speech Tools for Italian. Final Workshop (EVALITA 2020)

  • ISBN

  • ISSN

    1613-0073

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    1-6

  • Název nakladatele

    CEUR Workshop Proceedings

  • Místo vydání

    online

  • Místo konání akce

    Bologna

  • Datum konání akce

    17. 12. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku