Modéliser le changement sémantique dans la langue

Le langage évolue avec le temps. Des mots qui étaient utilisés dans des contextes spécifiques peuvent prendre de nouvelles significations ou perdre d'anciennes. Ce processus s'appelle le changement sémantique. Comprendre comment ces changements se produisent est important pour les linguistes et peut être utile dans de nombreux domaines comme le traitement du langage naturel (NLP).

Cet article parle d'un effort récent pour modéliser le changement sémantique en utilisant une tâche partagée appelée AXOLOTL-24. Cette tâche consiste à examiner comment la signification de mots spécifiques change au fil du temps.

#Aperçu de la Tâche

La tâche AXOLOTL-24 est divisée en sous-tâches, la première se concentrant sur la manière de classer les différentes utilisations d'un mot à partir de différentes périodes. Par exemple, la tâche vise à prendre un mot qui a plusieurs significations et à diviser ses usages d'une époque plus récente dans les sens qui existaient à une époque antérieure.

Pour ce faire, il faut attribuer chaque nouvel usage à l'une des anciennes significations ou le marquer comme une nouvelle signification s'il ne correspond à aucune définition établie.

#Notre Approche

Nous avons développé trois méthodes pour aborder ce problème. Chaque méthode utilise des techniques différentes pour comprendre et classer les usages des mots. Nos méthodes ont bien fonctionné, atteignant des résultats de pointe (SOTA) basés sur des mesures officielles.

#Méthode 1 : Désambiguïsation des Sens (WSD)

La WSD consiste à choisir la signification correcte d'un mot en fonction de son contexte. Pour chaque nouvel usage, le modèle examine les anciennes définitions et sélectionne celle qui convient le mieux. Bien que cette méthode soit efficace, elle ne peut pas identifier de nouvelles significations.

#Méthode 2 : Induction de Sens (WSI)

La WSI regroupe les usages en clusters basés sur leurs significations, ce qui aide à identifier des significations similaires. Contrairement à la WSD, elle ne nécessite pas de définitions existantes. Cette méthode est utile pour trouver des clusters de nouvelles significations mais ne peut pas les étiqueter avec de vieilles définitions.

#Méthode 3 : Détection de Sens Nouveaux (NSD)

La NSD cherche des usages qui ne correspondent à aucune signification connue. Elle utilise un modèle séparé pour identifier les usages qui représentent de nouvelles significations. Cette méthode est importante pour découvrir des significations que les anciennes définitions ne couvrent pas.

#Combinaison des Méthodes

Notre meilleure solution s'appelle Outlier2Cluster. Cette méthode combine les forces des trois approches, décidant pour chaque nouvel usage s'il faut utiliser une définition WSD ou l'attribuer à un cluster WSI.

#Travaux Connexes

Il y a eu des tâches similaires dans le passé axées sur le changement sémantique. Les tâches précédentes exigeaient souvent des prédictions au niveau des mots au lieu des usages individuels. Notre approche se concentre sur l'annotation des usages spécifiques, ce qui est une nouvelle direction dans ce domaine.

#Un Changement de Focalisation

Les tâches antérieures s'appuyaient sur différentes méthodes, principalement en regardant des prédictions au niveau des mots. Nous, par contre, nous concentrons sur les usages individuels des mots pour fournir une analyse plus granulaire.

#Comprendre les Données

Les données utilisées dans AXOLOTL-24 proviennent de différentes langues, principalement le finnois et le russe. Pour la première sous-tâche, nous travaillons avec des usages provenant de différentes périodes et cherchons des significations anciennes et nouvelles.

Chaque mot est analysé en fonction de ses usages passés et présents. De plus, nous classons ces usages en trois types :

1. Sens Perdus : Anciennes significations sans usages modernes.
2. Sens Gagnés : Nouvelles significations non trouvées dans les textes plus anciens.
3. Sens Stables : Significations qui ont persisté au fil du temps.

#Développement du Modèle

Pour développer nos modèles, nous devions prétraiter les données efficacement. Cela incluait l'identification de la position des mots cibles dans les phrases, surtout dans les jeux de données où cela n'était pas fourni.

#Modèles de Désambiguïsation des Sens

Nous avons exploré plusieurs modèles de WSD, y compris une version fine-tunée d'un modèle appelé GlossReader. Ce modèle utilise le contexte pour trouver la meilleure correspondance pour un usage donné.

• GlossReader : Ce modèle traite un usage et le compare aux anciennes définitions pour trouver le meilleur ajustement.

Nous avons amélioré notre GlossReader en l'entraînant spécifiquement sur les jeux de données d'AXOLOTL-24.

#Mise en Œuvre des Méthodes WSI

Pour la WSI, nous avons utilisé le clustering agglomératif. Cette méthode commence par considérer chaque usage comme son propre cluster et les combine progressivement en fonction de la similarité.

L'objectif est de regrouper des usages qui partagent probablement une signification sans s'appuyer sur des définitions.

#Le Processus de Pipeline

Notre flux de travail comporte plusieurs étapes. D'abord, nous faisons des prédictions en utilisant les modèles WSD et WSI. Ensuite, nous appliquons le modèle NSD pour trouver des usages qui correspondent à de nouvelles significations.

#Déploiement des Prédictions

Dans le pipeline Outlier2Cluster, nous utilisons d'abord WSD et WSI indépendamment. Le modèle NSD aide à trouver de nouvelles significations en comparant à quel point chaque usage s'éloigne des définitions des anciens sens.

Si un usage est suffisamment éloigné, il est signalé comme une potentielle nouvelle signification.

#Évaluation des Modèles

Nous avons évalué nos méthodes à travers diverses métriques. Deux métriques principales ont été utilisées dans AXOLOTL-24 pour évaluer les modèles :

1. Indice de Rand Ajusté (ARI) : Cette métrique évalue à quel point le modèle regroupe bien les nouveaux usages.
2. Score F1 : Cela se concentre sur l'exactitude avec laquelle le modèle identifie les anciens sens parmi les nouveaux usages.

#Défis des Jeux de Données

Les jeux de données posaient des défis uniques. Par exemple, le jeu de données finnois inclut des usages d'avant et après 1700. Ces usages sont souvent des phrases courtes et peuvent contenir des erreurs dues à la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR).

En revanche, le jeu de données russe provient de sources différentes, ce qui rend difficile l'établissement d'une correspondance cohérente entre les anciennes et nouvelles significations.

#Perspectives des Résultats

Nous avons découvert des motifs pertinents à travers nos évaluations. En finnois, la plupart des mots n'ont qu'une seule signification, ce qui facilite les méthodes WSD. Le jeu de données russe, cependant, présente un nombre plus élevé de sens gagnés.

#Résumé des Résultats

Parmi nos modèles tests, ceux axés sur la WSD ont obtenu les meilleurs scores F1, mais ils ont eu du mal sur des jeux de données où les significations changeaient de façon drastique. Nos méthodes, y compris Outlier2Cluster, ont montré un équilibre, surtout dans l'identification de nouvelles significations.

#Directions Futures

Notre travail ouvre des perspectives pour des recherches supplémentaires. Améliorer le modèle NSD pour mieux détecter les nouvelles significations est crucial. Nous prévoyons que des jeux de données d'entraînement mieux alignés renforceront les performances de nos modèles à travers différentes langues.

#Conclusion

Modéliser comment les mots changent au fil du temps est une tâche complexe mais essentielle dans la linguistique et le NLP. Notre approche dans la tâche AXOLOTL-24 illustre qu'avec la bonne méthodologie, nous pouvons réaliser des avancées significatives dans la compréhension du changement sémantique.

En nous concentrant sur les usages individuels des mots, nous fournissons une image plus détaillée de la façon dont les significations évoluent. Nos méthodes ne montrent pas seulement leur efficacité, mais ouvrent également la voie à de futures explorations dans ce domaine fascinant de la linguistique.