Các nghiên cứu định lượng theo kinh nghiệm về dữ liệu lớn hiện đang được ưu tiên hàng đầu nhờ những tiến bộ to lớn về khả năng lưu trữ và khả năng xử lý. Ngữ liệu lịch đại đã phát triển ngoài sức tưởng tượng, thách thức sự khám phá bằng các phương pháp định tính thủ công truyền thống và công nghệ ngôn ngữ ngày càng trở nên dựa trên dữ liệu và định hướng ngữ nghĩa. Những phát triển này mang lại cơ hội vàng cho nghiên cứu thực nghiệm về sự thay đổi ngữ nghĩa trong cả khoảng thời gian dài và ngắn.

Abstract:

Big-data empirical quantitative investigations are now coming to the forefront, enabled by enormous advances in storage capability and processing power. Diachronic corpora have grown beyond imagination, defying exploration by traditional manual qualitative methods, and language technology has become increasingly data-driven and semantics-oriented. These developments present a golden opportunity for the empirical study of semantic change over both long and short time spans.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Nina Tahmasebi, Lars Borin, Adam Jatowt, Yang Xu, Simon Hengchen
Thông tin nhan đề:	Computational approaches to semantic change (Volume 6)
Nhà xuất bản:	Language Science Press
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Ngôn ngữ
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/51036
Mô tả vật lý:	396p.
Năm xuất bản:	2021