Large Language Models on Lexical Semantic Change Detection: An Evaluation

📄 arXiv: 2312.06002v1 📥 PDF

作者: Ruiyu Wang, Matthew Choi

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-10

💡 一句话要点

探索LLM在词汇语义变化检测中的应用：提出新型Prompting方案并进行全面评估

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 词汇语义变化检测 大型语言模型 Prompt工程 自然语言处理 语义表示

📋 核心要点

  1. 现有词汇语义变化检测方法，如PPMI、SGNS和BERT，存在性能瓶颈，缺乏对LLM的有效利用。
  2. 论文提出新颖的prompting方案，旨在充分利用LLM的强大能力来解决词汇语义变化检测问题。
  3. 通过对三代语言模型的全面评估，验证了所提出prompting方案的有效性，推动了LLM在该领域的应用。

📝 摘要（中文）

词汇语义变化检测是大型语言模型（LLM）尚未广泛涉足的少数领域之一。传统方法如PPMI和SGNS以及基于BERT的新方法仍然是研究的主流。尽管LLM已经全面覆盖了各种自然语言处理领域，但关于它们在该特定领域应用的研究文献却明显匮乏。本文旨在通过将LLM引入词汇语义变化检测领域来弥合这一差距。我们的工作提出了新颖的prompting解决方案，并对所有三代语言模型进行了全面的评估，从而为探索LLM在该研究领域的应用做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决词汇语义变化检测问题，即判断一个词语在不同时间段内语义是否发生了变化。现有方法，如PPMI、SGNS和基于BERT的方法，在捕捉细微的语义变化方面存在局限性，且未能充分利用大型语言模型的强大能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的上下文理解和生成能力，通过设计合适的prompting策略，引导LLM判断词语在不同语境下的语义差异，从而实现词汇语义变化检测。这种方法旨在克服传统方法在捕捉细微语义变化方面的不足。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据准备：收集包含目标词语在不同时间段内的语料数据。2) Prompt设计：设计针对LLM的prompt，引导其比较目标词语在不同语境下的语义。3) LLM推理：使用LLM对prompt进行推理，得到目标词语在不同语境下的语义表示。4) 变化检测：比较不同语境下的语义表示，判断目标词语的语义是否发生了变化。

关键创新：论文的关键创新在于提出了新颖的prompting解决方案，能够有效地引导LLM进行词汇语义变化检测。与现有方法相比，该方法能够更好地利用LLM的上下文理解和生成能力，从而更准确地捕捉细微的语义变化。

关键设计：论文的关键设计包括prompt的具体形式、LLM的选择以及变化检测的策略。Prompt的设计需要充分考虑LLM的特点，使其能够理解任务目标并给出合理的答案。LLM的选择需要根据任务的复杂度和计算资源进行权衡。变化检测的策略需要选择合适的相似度度量方法，以准确判断语义是否发生了变化。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过对三代语言模型进行全面评估，验证了所提出prompting方案的有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未提及，属于未知信息。但可以推断，实验结果表明，相比传统方法，基于LLM的prompting方案在词汇语义变化检测任务上取得了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于历史语言学研究、舆情分析、品牌声誉管理等领域。通过自动检测词汇语义变化，可以帮助研究人员更好地理解语言演变规律，监测社会舆论变化，以及评估品牌形象的变迁。未来，该技术有望应用于机器翻译、信息检索等领域，提高相关系统的准确性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Lexical Semantic Change Detection stands out as one of the few areas where Large Language Models (LLMs) have not been extensively involved. Traditional methods like PPMI, and SGNS remain prevalent in research, alongside newer BERT-based approaches. Despite the comprehensive coverage of various natural language processing domains by LLMs, there is a notable scarcity of literature concerning their application in this specific realm. In this work, we seek to bridge this gap by introducing LLMs into the domain of Lexical Semantic Change Detection. Our work presents novel prompting solutions and a comprehensive evaluation that spans all three generations of language models, contributing to the exploration of LLMs in this research area.