Examinando cambios en el significado del lenguaje a lo largo del tiempo
Un estudio sobre cómo evolucionan los idiomas y cómo cambian los significados con el tiempo.
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Tabla de contenidos
- Por qué es importante
- Qué se hizo
- Las tareas explicadas
- Los idiomas estudiados
- Fuentes de Datos
- Los desafíos de recopilar datos
- Cómo se prepararon los datos
- Lo que hicieron los equipos
- Resultados de la tarea
- Comparando resultados
- Resumen de hallazgos
- El futuro del modelado del cambio semántico
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Este artículo habla sobre un proyecto que investiga cómo el significado en los Idiomas cambia con el tiempo. Este proyecto se llama "Tarea Compartida", donde diferentes equipos trabajan en temas similares para ver quién puede encontrar las mejores soluciones. Aquí el foco está en idiomas como el finlandés, ruso y alemán. El objetivo es encontrar nuevos significados para las palabras y explicar estos nuevos significados de una manera que la gente pueda entender.
Por qué es importante
Los idiomas siempre están cambiando. Las palabras pueden adquirir nuevos significados o sus viejos significados pueden desvanecerse. Entender cómo sucede esto puede ayudar en muchas áreas, como el aprendizaje de idiomas, tecnología e incluso conectar diferentes culturas. Pero descifrar estos cambios no es fácil. Implica revisar un montón de textos antiguos y decidir qué significaban las palabras antes en comparación con lo que significan hoy.
Qué se hizo
El proyecto utilizó un conjunto de tareas en las que los equipos podían competir. Se les dieron ejemplos de cómo se usaban las palabras en el pasado y cómo se usan ahora. Tenían que averiguar si se habían desarrollado nuevos significados y explicar estos significados. Para ayudar con esto, se proporcionaron diccionarios que mostraban cómo se definían las palabras en el pasado.
Las tareas explicadas
Había dos tareas principales para los equipos. La primera tarea era encontrar ejemplos donde las palabras se usaban con nuevos significados. La segunda tarea era escribir Definiciones para estos nuevos significados, similar a lo que encontrarías en un diccionario.
Tarea uno: Encontrar nuevos significados
En esta tarea, se dieron a los equipos dos conjuntos de oraciones: uno del pasado y otro del presente. Cada equipo tenía que identificar qué oraciones mostraban palabras usadas de nuevas maneras y cuáles usaban significados antiguos. Los equipos tenían que tener cuidado, ya que muchas palabras pueden tener múltiples significados.
Tarea dos: Escribir definiciones
Una vez que se identificaron los nuevos significados, el siguiente desafío era escribir definiciones claras para estos significados. Se esperaba que los equipos proporcionaran definiciones que explicaran lo que significaban los nuevos significados de una manera que alguien que no está familiarizado con el idioma pudiera entender.
Los idiomas estudiados
El proyecto se centró principalmente en el finlandés y el ruso, con una inclusión sorpresa del alemán para pruebas. Esta elección se hizo porque ayuda a evaluar qué tan bien funcionan diferentes sistemas con varios idiomas y desafía la idea de que solo se puede usar el inglés para tales tareas.
Datos
Fuentes dePara recopilar la información para este proyecto, se utilizaron diccionarios y textos antiguos. Para el finlandés, se hizo referencia a un diccionario particular que se ha desarrollado a lo largo de muchos años. Este diccionario contiene ejemplos y definiciones de palabras. Para el ruso, se utilizaron dos diccionarios diferentes para cubrir los significados antiguos y nuevos de las palabras.
Los desafíos de recopilar datos
Recopilar datos para este proyecto fue complicado. Requirió mucha atención al detalle. Por ejemplo, algunas definiciones antiguas no separaban claramente la definición de los ejemplos. Esto dificultaba identificar correctamente lo que significaba una palabra en una oración. Algunas definiciones también resultaron ser incompletas o incorrectas.
Cómo se prepararon los datos
Para preparar los datos para el proyecto, se limpiaron. Se corrigieron muchos errores revisando la información manualmente. Por ejemplo, el equipo se aseguró de que los ejemplos tuvieran las palabras correctas indicadas. Esto llevó mucho esfuerzo, pero era necesario para asegurar que los datos fueran lo más confiables posible.
Lo que hicieron los equipos
Una vez que se prepararon los datos, diferentes equipos participaron en la tarea compartida. Cada equipo tuvo su propio enfoque para abordar las dos tareas. Usaron varios métodos, como algoritmos y modelos de lenguaje, para ayudarles a identificar nuevos significados y formular definiciones.
Estrategias de los equipos
- Equipo A se centró en mirar primero los significados antiguos y luego ver cómo podrían relacionarse con los nuevos usos de las palabras.
- Equipo B utilizó modelos avanzados para detectar cuándo una palabra se estaba usando de manera diferente a su significado habitual.
- Equipo C se basó en los diccionarios para proporcionar contexto a las palabras, lo que les permitió clasificar los nuevos significados más fácilmente.
Resultados de la tarea
Los resultados de cada equipo mostraron diferentes grados de éxito. Algunos equipos fueron mejores para identificar nuevos significados, mientras que otros sobresalieron en escribir definiciones. El rendimiento se midió utilizando diferentes métricas, como cuán precisamente identificaron significados y cuán cercanas eran sus definiciones a los ejemplos proporcionados.
Comparando resultados
Los resultados variaron según los idiomas y las tareas. Por ejemplo, un equipo que sobresalió en un idioma podría no desempeñarse igual de bien en otro. Algunos equipos usaron modelos diseñados específicamente para un idioma, mientras que otros usaron modelos generales que cubrían varios idiomas.
Resumen de hallazgos
Los hallazgos mostraron que entender cómo cambian los significados es complejo. Muchas palabras tienen múltiples significados, y no todos los sistemas pueden capturar con precisión estos cambios. Sin embargo, el proyecto ilustró que usar una mezcla de textos antiguos y tecnología moderna puede contribuir a una mejor comprensión del cambio lingüístico.
El futuro del modelado del cambio semántico
De cara al futuro, hay mucho potencial para mejorar el modelado del cambio semántico. Esto puede incluir refinar cómo se generan las definiciones y explorar más idiomas. Al seguir desarrollando mejores herramientas y fuentes de datos, los investigadores pueden obtener una comprensión más profunda de la dinámica del lenguaje.
Conclusión
Este proyecto destacó los desafíos y oportunidades en el estudio de cómo las palabras en los idiomas evolucionan. Aunque hay obstáculos que superar, los avances logrados durante esta tarea pueden llevar a mejores herramientas para entender el lenguaje y el significado en el futuro.
Título: AXOLOTL'24 Shared Task on Multilingual Explainable Semantic Change Modeling
Resumen: This paper describes the organization and findings of AXOLOTL'24, the first multilingual explainable semantic change modeling shared task. We present new sense-annotated diachronic semantic change datasets for Finnish and Russian which were employed in the shared task, along with a surprise test-only German dataset borrowed from an existing source. The setup of AXOLOTL'24 is new to the semantic change modeling field, and involves subtasks of identifying unknown (novel) senses and providing dictionary-like definitions to these senses. The methods of the winning teams are described and compared, thus paving a path towards explainability in computational approaches to historical change of meaning.
Autores: Mariia Fedorova, Timothee Mickus, Niko Partanen, Janine Siewert, Elena Spaziani, Andrey Kutuzov
Última actualización: 2024-07-04 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.04079
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.04079
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/ltgoslo/axolotl24_shared_task
- https://github.com/ltgoslo/axolotl24
- https://kaino.kotus.fi/vks/?p=references
- https://kaino.kotus.fi/vks/
- https://huggingface.co/sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1
- https://github.com/ltgoslo/axolotl24_shared_task/tree/main/data/german
- https://huggingface.co/setu4993/LEALLA-large
- https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/18570
- https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/18572
- https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/18009
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- https://github.com/ltgoslo/axolotl24_shared_task/tree/main/results
- https://www.aclweb.org/portal/content/acl-code-ethics
- https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html