نقدم مجموعة بيانات تغيير دلالية معجمية مشروحة يدويا للروسية: رشيفتيفال.يتم ضمان حداثةها من خلال مجموعة واحدة من الكلمات المستهدفة المشروحة لتحولاتهم الدلالية DIACHRONIC عبر ثلاث فترات زمنية، بينما استخدم العمل السابق فترات زمنية فقط أو مجموعات مختلفة من الكلمات المستهدفة.تصف الورقة الإجراءات التركيبة والشروحية الخاصة ب DataSet.بالإضافة إلى ذلك، يظهر كيف يسمح الطبيعة الثلاثية ل Rushifteval لتتبع مسارات DIAChronic محددة: تم تغييرها في فترة زمنية معينة ومستقرة بعد ذلك "أو كانت تتغير طوال الفترات الزمنية.استنادا إلى تحليل التقديمات إلى المهمة المشتركة الأخيرة بشأن اكتشاف التغيير الدلالي الروسي، فإننا نجيد أن تحديد هذه المسارات بشكل صحيح يمكن أن تكون مهمة فرعية مثيرة للاهتمام نفسها.
We present a manually annotated lexical semantic change dataset for Russian: RuShiftEval. Its novelty is ensured by a single set of target words annotated for their diachronic semantic shifts across three time periods, while the previous work either used only two time periods, or different sets of target words. The paper describes the composition and annotation procedure for the dataset. In addition, it is shown how the ternary nature of RuShiftEval allows to trace specific diachronic trajectories: changed at a particular time period and stable afterwards' or was changing throughout all time periods'. Based on the analysis of the submissions to the recent shared task on semantic change detection for Russian, we argue that correctly identifying such trajectories can be an interesting sub-task itself.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
وقد حافظت العلامات الدلالية المتعددة اللغات واللغات الدلالية (SRL) مؤخرا عن الاهتمام المتزايد لأن تقنيات تمثيل النص متعدد اللغات أصبحت أكثر فعالية ومتاحة على نطاق واسع. في حين أن العمل الحديث قد حقق النجاح المتزايد، فإن النتائج على معايير الذهب متعدد
في هذه الورقة، نقدم نيريل، مجموعة بيانات روسية للتعرف على الكيان المسمى واستخراج العلاقة.نيريل أكبر بكثير من مجموعات البيانات الروسية القائمة: حتى الآن تحتوي على 56 كيلو كيانات المسماة المشروحة وعلاقات مشروحة 39 ألفا.الفرق المهم له من مجموعات البيانا
تتطلب العديد من التطبيقات توليد ملخصات مصممة خصيصا لاحتياجات معلومات المستخدم، أي نواياها. الأساليب التي تعبر عن النية عبر استعلامات المستخدم الصريحة تسقط قصيرة عند التفسير الاستعلام هو شخصي. توجد عدة مجموعات من مجموعات البيانات للتخصيص مع النوايا ال
تحديد مصطلحات المصطلحات هي الخطوة الأولى في التواصل العلمي. يمكن تطوير نماذج توليد النص العصبي لتوليد التعريف التحايل على منحك كثافة العمل، مما يؤدي إلى مزيد من تسريع الاكتشاف العلمي. لسوء الحظ، فإن الافتقار إلى مجموعة بيانات تعريف المصطلحات واسعة ال
في اللغة الرومانية، هناك بعض الموارد لفهم النص التلقائي، ولكن بالنسبة للكشف عن المشاعر، لا يوجد أساس معجم، لا يوجد شيء. لتغطية هذه الفجوة، استخراجت بيانات من Twitter وإنشاء بيانات DataSet الأولى التي تحتوي على تغريدات مشروحة مع خمسة أنواع من العواطف: