Community-Specific Slang and Entity Detection via Semantic Shift in Fine-Tuned Language Models

Diese Studie schlägt eine unüberwachte Methode vor, um gemeinschaftsspezifischen Slang und Entitäten durch die Analyse des Ausmaßes der semantischen Verschiebung zu identifizieren. Semantische Verschiebung wird als die Entwicklung der kodierten Repräsentation eines Wortes nach dem Fine-Tuning eines vortrainierten Großen Sprachmodells (LLM) auf einem gemeinschaftsspezifischen Textkorpus definiert.