{"title":"STUDYING THE PAST WITH THE HELP OF WORD EMBEDINGS: A NEW APPROACH TO HISTORICAL SEMANTICS","authors":"Алексей Валерьевич Кузнецов","doi":"10.37539/230125.2023.47.95.002","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье анализируется использование моделей эмбеддингов слов в области исторической семантики. Эмбеддинги слов представляют слова в виде векторов в многомерном векторном пространстве и позволяют выявлять семантические изменения. В статье освещаются потенциальные преимущества и проблемы использования встраивания слов в исторической семантике.\n The article analyzes the use of word embedding models in the field of historical semantics. Word embeddings represent words as vectors in a multidimensional vector space and allow detection of semantic changes. The article highlights the potential benefits and challenges of using word embeddings in the historical semantics.","PeriodicalId":313809,"journal":{"name":"Современные методы и инновации в науке: сборник статей международной научной конференции (Волгоград, Январь 2023)","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Современные методы и инновации в науке: сборник статей международной научной конференции (Волгоград, Январь 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37539/230125.2023.47.95.002","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
В статье анализируется использование моделей эмбеддингов слов в области исторической семантики. Эмбеддинги слов представляют слова в виде векторов в многомерном векторном пространстве и позволяют выявлять семантические изменения. В статье освещаются потенциальные преимущества и проблемы использования встраивания слов в исторической семантике.
The article analyzes the use of word embedding models in the field of historical semantics. Word embeddings represent words as vectors in a multidimensional vector space and allow detection of semantic changes. The article highlights the potential benefits and challenges of using word embeddings in the historical semantics.