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English(EN) Beyond frequency measures: Can contextual embeddings capture meaning change in scientific texts?

上下文嵌入捕捉科学文本中的语义变化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文探讨了上下文嵌入在捕捉科学术语随时间变化的语义变化方面的有效性。该研究使用来自天体物理学和自然语言处理的语料库，将基于频率的方法与基于嵌入的方法进行了比较。虽然频率方法在识别趋势相关术语方面略占优势，但语义指标揭示了关键的概念发展，例如纯频率分析遗漏的“原初黑洞”。研究结果表明，通过捕捉补充信息，整合上下文嵌入可以增强科学计量趋势分析。 AI

影响 这项研究可以改进科学趋势的识别和理解方式，可能有助于研究人员和政策制定者。

排序理由 一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种分析科学文本语义变化的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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上下文嵌入捕捉科学文本中的语义变化

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一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种分析科学文本语义变化的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jianying Liu (STL, BETA, CEIPI), Kim Gerdes (LISN, Qatent, STL), Jean-Marc Deltorn (CEIPI) ·

    超越频率度量：上下文嵌入能否捕捉科学文本中的意义变化？

    arXiv:2609.18804v1 Announce Type: new Abstract: Identifying technological trends is a core scientometric task, yet traditional frequency-based approaches struggle to capture substantial meaning shifts of domain-specific terms. We hypothesise that contextual embeddings can complem…

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