Los investigadores investigan el cambio semántico en 23 compuestos nominales alemanes y 26 ingleses introduciendo la tarea de Predicción de Tendencia de Composicionalidad, evaluada contra un nuevo conjunto de datos de calificaciones diacrónicas por década. Contrario a la literatura que postula una tendencia decisiva hacia que las compuestas se vuelvan menos composicionales, el estudio encuentra solo una pequeña tendencia negativa con el tiempo.
- El conjunto de datos proporciona calificaciones de composicionalidad únicas por década y tendencias correspondientes para 24 compuestos objetivo alemanes e ingleses.
- Los experimentos involucraron aproximadamente 100 modelos de representaciones vectoriales semánticas variables entrenados en diferentes fragmentos de 1 a 5 décadas de corpora diacrónicos.
- Los modelos entrenados en fragmentos temporales estrechos, como décadas individuales o ventanas expansivas incrementales, se alinearon mejor con las calificaciones que aquellos entrenados en ventanas de medio siglo completas.
- Se encontró que las representaciones estáticas eran competitivas con las representaciones contextuales en la tarea de Predicción de Tendencia de Composicionalidad.
Los hallazgos desafían la hipótesis de que las compuestas generalmente se vuelven menos transparentes con el tiempo y sugieren que modelar la granularidad temporal es crucial para una predicción precisa de la composicionalidad.