Suivi des changements de signification des mots à travers les tests de modèles

Les modèles de langage aujourd'hui peuvent relier les mots à leur contexte. Mais parfois, leur capacité à le faire est limitée parce que les mots peuvent changer de sens avec le temps. Cet article traite de la façon dont les mots peuvent acquérir de nouveaux sens grâce à ce qu'on appelle des remplacements lexicaux, où on remplace un mot par un autre qui pourrait être lié d'une certaine manière.

On introduit une méthode pour remplacer des mots clés par d'autres mots qui ont des niveaux de connexion variés pour créer des situations qui montrent comment le sens d'un mot peut changer. Cette méthode peut nous aider à créer des modèles qui interprètent mieux les changements de sens des mots au fil du temps. On teste aussi un modèle de langage spécifique appelé LLaMa pour détecter ces changements de sens.

#Introduction

Récemment, de nouveaux modèles de langage ont rendu plus facile la génération de représentations de mots basées sur leur texte environnant. Quand les mots sont utilisés dans des contextes sur lesquels ils ont été entraînés, ces modèles peuvent souvent déterminer leurs significations avec précision, un peu comme on pourrait comprendre le mot "pierre" différemment dans "assis sur une pierre" par rapport à "écouter de la musique rock."

Cependant, ces modèles peuvent rencontrer des difficultés lorsqu'un mot acquiert un nouveau sens qu'ils n'ont pas rencontré auparavant. Par exemple, le mot "heureux" signifiait à l'origine "chanceux" mais a ensuite pris le sens de se sentir joyeux. De même, "gay" a évolué de signifier "joyeux" à ne référer qu'à l'orientation sexuelle. Quand ce genre de changement se produit, les modèles peuvent avoir du mal à relier l'ancien sens au nouveau contexte.

À mesure que l'écart se creuse entre les données d'entraînement qu'un modèle a vues et les nouvelles données auxquelles il est appliqué, les défis deviennent encore plus grands. Si un modèle a été entraîné sur un langage moderne et qu'on l'applique à des textes historiques, il pourrait ne pas reconnaître certains sens des mots. Cela peut mener à des résultats inexactes quand on étudie comment les mots évoluent.

#Nos contributions

Dans cette étude, on met en place une méthode pour enquêter sur les difficultés que rencontrent les modèles quand les mots changent de sens. On analyse comment changer un mot dans une phrase pour un autre mot influence la représentation de ce mot par le modèle.

À travers des expériences contrôlées, on démontre que des modèles comme BERT et d'autres rencontrent des défis, surtout quand le sens du mot change. On montre aussi comment différents types de relations entre les mots - comme les synonymes ou les antonymes - affectent la capacité des modèles à comprendre ces changements.

En utilisant notre méthode, on a trouvé que remplacer simplement des mots peut aider à détecter des changements de sens. Nos résultats suggèrent que quand on utilise des mots aléatoires au lieu de remplacements soigneusement choisis, les modèles ont du mal à saisir les nouveaux sens.

Enfin, on contraste nos remplacements avec des mots suggérés par des modèles de langage. Nos découvertes montrent que les modèles plus petits ont tendance à rencontrer des difficultés, tandis que LLaMa performe beaucoup mieux à cet égard.

#Travaux connexes

Les recherches ces dernières années ont porté sur la façon dont les modèles de langage modernes interprètent les significations des mots en fonction de leur texte environnant. Ces modèles ont réussi dans diverses tâches, encourageant de nombreuses études qui examinent comment ils gèrent la contextualisation.

Le changement sémantique lexical est un domaine d'étude en pleine croissance qui se concentre sur la façon dont les mots peuvent modifier leurs significations au fil du temps. L'idée est d'identifier automatiquement les mots qui ont changé de sens et d'évaluer la capacité des modèles à capturer ces changements. On s'appuie sur des travaux précédents en utilisant des substitutions de mots pour observer comment les modèles de langage traitent des mots qui ont subi des Changements sémantiques.

#Méthodologie

Nos expériences reposent sur des substitutions de mots pour comprendre comment les modèles pré-entraînés réagissent aux changements de sens. En changeant un mot cible dans une phrase pour un mot de remplacement, on peut comparer comment la représentation de ces mots par le modèle diffère.

On utilise un système qui catégorise les mots en différents types de substitutions en fonction de leurs significations. On hypothétise que chaque type de substitution aura un impact différent sur la façon dont le modèle contextualise les mots.

Par exemple :

• Les synonymes sont des mots étroitement liés.
• Les antonymes ont des significations opposées.
• Les hyperonymes font référence à des catégories plus larges.
• Les mots aléatoires ne partagent aucune relation.

En remplaçant les mots de cette manière délibérée, on vise à évaluer comment les modèles saisissent le Sens contextuel et s'adaptent aux changements sémantiques.

#Données

Pour s'assurer que nos expériences donnent des résultats valides, on s'appuie sur un ensemble de données de mots avec des significations contextuelles précises. On sélectionne des mots à partir d'un grand corpus annoté où les mots sont marqués avec leurs significations correctes dans divers contextes.

De ce corpus, on note différentes parties du discours (noms, adjectifs, verbes, et adverbes) et des relations pertinentes. On échantillonne un nombre spécifique de phrases pour chaque mot afin de garantir que nos tests soient justes et précis.

#Configuration expérimentale

On commence par étudier à quel point les modèles peuvent gérer le contexte quand les mots sont remplacés. Notre approche mesure la différence dans la façon dont un modèle représente le mot original par rapport au remplacement dans le même contexte.

On utilise ensuite notre méthode de remplacement de mots pour évaluer à quel point les modèles peuvent détecter des changements de sens. Les modèles sur lesquels on se concentre incluent BERT et d'autres.

#Tension causée par les changements de sens

On analyse la différence entre la représentation d'un mot original et celle d'un remplacement dans une phrase. En mesurant cette différence, on peut déterminer à quel point le modèle s'adapte au remplacement en fonction de son entraînement connu, et cette différence est appelée distance d'auto-embedding (SED).

Un constat clé est que moins le mot de remplacement est lié, plus la SED a tendance à être élevée, indiquant une plus grande difficulté pour les modèles à s'adapter.

Quand on utilise des remplacements aléatoires, cela mène souvent aux plus grands décalages entre les significations des mots. Les représentations des modèles ne s'alignent pas bien, montrant que le contexte a peu d'influence sur les remplacements quand il est confronté à un sens complètement nouveau.

Nos résultats indiquent que différents types de relations entre les mots conduisent à différents niveaux de contextualisation. Cela suggère que les mots qui partagent plus de sens sont plus faciles à contextualiser pour les modèles.

#Détection des changements de sens

On soutient que notre analyse de la tension entre un mot et son contexte a des implications pour la façon dont les modèles pré-entraînés sont utilisés pour détecter des changements de sens.

Nos découvertes montrent qu'utiliser un système de remplacements de mots peut fournir une vue plus claire de l'évolution des significations. En analysant comment les mots se rapportent les uns aux autres à travers diverses substitutions, on peut évaluer le degré de changement au fil du temps.

Quand on teste notre approche par rapport à d'autres méthodes, on découvre que les approches basées sur la forme peuvent détecter des changements dans une certaine mesure, mais elles ne capturent pas avec précision les décalages de sens comme notre méthode le fait.

#Résultats

Les expériences que nous avons menées révèlent que les modèles ont effectivement des performances différentes face à des changements de sens à travers des substitutions de mots. Utiliser des synonymes et des antonymes génère différents niveaux de clarté dans la façon dont les modèles comprennent les mots.

Nos évaluations montrent que l'utilisation d'un ensemble délibéré de substitutions produit des scores de corrélation plus élevés que des substitutions aléatoires, montrant que des changements nuancés dans le sens peuvent être capturés efficacement.

Dans notre étude des modèles de langage, nous avons noté que les modèles plus petits avaient du mal à comprendre les significations des mots lorsqu'on leur donnait de nouveaux contextes, tandis que LLaMa produisait constamment de meilleurs résultats.

#Discussion et conclusions

Cet article examine comment les changements dans les significations des mots se produisent à travers des remplacements de mots soigneusement choisis. En remplaçant des mots et en analysant leurs contextes, on obtient des aperçus sur la façon dont les significations évoluent au fil du temps.

Nos découvertes illustrent que le contexte joue un rôle crucial dans la détermination du sens des mots. Nous avons mesuré comment ces changements impactent les capacités des modèles et constaté que les remplacements par synonymes tendent à donner les représentations les plus précises, tandis que les mots aléatoires entraînent des dissimilarités dans le résultat attendu.

On a souligné les défis auxquels les modèles font face quand ils sont confrontés à des mots ou des significations complètement nouveaux et noté que certains modèles comme BERT ont bien performé, bien que les résultats puissent varier considérablement selon les types de mots.

Même si notre approche a des limitations, notamment concernant les potentielles inexactitudes des relations entre les mots, on pense que nos contributions représentent un pas significatif vers des moyens plus efficaces d'étudier le changement sémantique dans les modèles de langage.

On attend avec impatience des recherches futures qui exploreront plus de modèles et de contextes variés, ainsi que des méthodes pour affiner la façon dont on analyse et interprète les changements sémantiques dans la langue au fil du temps.