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Analyzing Continuous Semantic Shifts with Diachronic Word Similarity Matrices开源 – 分析词语语义随时间变化的框架

该项目提出了一个基于历时词相似矩阵的框架,用于研究词语语义随时间的变化。通过使用历时词嵌入、创建相似度矩阵和聚类技术,该项目能够对语义变化模式进行无监督分类,为语言演...

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AI交流(进群备注:)

该项目提出了一个基于历时词相似矩阵的框架,用于研究词语语义随时间的变化。通过使用历时词嵌入、创建相似度矩阵和聚类技术,该项目能够对语义变化模式进行无监督分类,为语言演化研究提供了新的工具和视角。项目适用于自然语言处理(NLP)和语言学领域的研究人员,支持多种语言数据集,如COHA、COCA和Mainichi Shimbun。

Analyzing Continuous Semantic Shifts with Diachronic Word Similarity Matrices的特点:

  • 1. 处理历时词嵌入,捕捉不同时间段的词义变化
  • 2. 创建相似度矩阵,量化词义随时间的变化
  • 3. 使用聚类技术对语义变化模式进行无监督分类
  • 4. 支持多种语言数据集,如COHA、COCA和Mainichi Shimbun
  • 5. 提供结果分析和可视化工具,便于研究者理解语义变化

Analyzing Continuous Semantic Shifts with Diachronic Word Similarity Matrices的功能:

  • 1. 用于研究语言演化,分析词语语义的历时变化
  • 2. 在自然语言处理中,用于无监督语义变化检测
  • 3. 适用于跨语言研究,支持多种语言数据集的分析
  • 4. 用于文化分析,研究词语在不同历史时期的语义变化
  • 5. 在数字人文领域,帮助研究者理解语言的历史发展

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