------------------------------------- Siehe unten für die deutsche Version. ------------------------------------- Diachronic Usage Relatedness (DURel) - Test Set and Annotation Data This data collection supplementing the paper referenced below contains: - a semantic change test set with 22 German lexemes divided into two classes: (i) lexemes for which the authors found innovative or (ii) reductive meaning change occuring in Deutsches Textarchiv (DTA) in the 19th century. (Note that for some lexemes the change is already observable slightly before 1800 and some lexemes occur more than once in the test set (see paper).) It comes as a tab-separated csv file where each line has the form lemma POS type description earlier later delta_later compare frequency_1750-1800/1850-1900 source The columns 'earlier' and 'later' contain the mean of all judgments for the respective word. The columns 'delta_later' and 'compare' contain the predictions of the annotation-based measures of semantic change developed in the paper; - the full annotation table as annotators received it and a results table with rows in the same order. The result table comes in the form of a tab-separated csv file where each line has the form lemma date1 date2 group annotator1 annotator2 annotator3 annotator4 annotator5 mean comments1 comments2 comments3 comments4 comments5 The columns 'date1' and 'date2' contain the date of the first and second use in the row. 'mean' contains the mean of all judgments for the use pair in this row without 0-judgments; - the annotation guidelines in English and German; - data visualization plots. Find more information in Dominik Schlechtweg, Sabine Schulte im Walde, Stefanie Eckmann. 2018. Diachronic Usage Relatedness (DURel): A Framework for the Annotation of Lexical Semantic Change. In Proceedings of the Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL HLT). New Orleans, Louisiana USA 2018. The resources are freely available for education, research and other non-commercial purposes. More information can be requested via email to the authors. ------- Deutsch ------- Diachroner Wortverwendungsbezug (DURel) - Test Set und Annotationsdaten Diese Datensammlung ergänzt den unten zitierten Artikel und enthält folgende Dateien: - ein Test set für semantischen Wandel mit 22 deutschen Lexemen, die in zwei Klassen fallen: (i) Lexeme, für die die Autoren innovativen oder (ii) reduktiven Bedeutungswandel im Deutschen Textarchiv (DTA) für das 19. Jahrhundert festgestellt haben. (Für einige Lexeme ist der Wandel schon etwas vor 1800 zu beobachten und manche Lexeme kommen mehr als einmal im Test set vor (siehe Artikel).) Hierbei handelt es sich um eine tab-separierte CSV-Datei, in der jede Zeile folgende Form hat: Lexem Wortart Klasse Beschreibung earlier later delta_later compare Frequenz_1750-1800/1850-1900 Quelle Die Spalten 'earlier' und 'later' enthalten den Mittelwert der Bewertungen für das jeweilige Wort. Die Spalten 'delta_later' und 'compare' enthalten die Vorhersagen der annotationsbasierten Maße für semantischen Wandel, die im Artikel entwickelt werden; - Die Annotationstabelle, wie sie die Annotatoren erhalten haben, und eine Ergebnistabelle mit Zeilen in derselben Reihenfolge. Die Ergebnistabelle ist eine tab-separierte CSV-Datei, in der jede Zeile folgende Form hat: Lexem Datum1 Datum2 Gruppe Annotator1 Annotator2 Annotator3 Annotator4 Annotator5 Mittelwert Kommentar1 Kommentar2 Kommentar3 Kommentar4 Kommentar5 Die Spalten 'Datum1' und 'Datum2' enthalten das Datum der ersten bzw. der zweiten Wortverwendung in der Zeile. 'Mittelwert' enthält den Mittelwert aller Bewertungen für das Verwendungspaar dieser Zeile ohne 0-Bewertungen; - die Annotationsrichtlinien auf Deutsch und Englisch; - Visualisierungsplots der Daten. Mehr Informationen finden Sie in Dominik Schlechtweg, Sabine Schulte im Walde, Stefanie Eckmann. 2018. Diachronic Usage Relatedness (DURel): A Framework for the Annotation of Lexical Semantic Change. In Proceedings of the Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL HLT). New Orleans, Louisiana USA 2018. Die Ressourcen sind frei verfügbar für Lehre, Forschung sowie andere nicht-kommerzielle Zwecke. Für weitere Informationen schreiben Sie bitte eine E-Mail an die Autoren.

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