研究人员通过引入组合性趋势预测任务，对23个德语和26个英语名词复合词的语义变化进行了调查，并针对一个按十年划分的历时评分新数据集进行了评估。与文献中提出的复合词倾向于变得不那么具有组合性的决定性观点相反，研究发现随时间推移仅存在微小的负趋势。
- 该数据集提供了23个德语和26个英语目标复合词独特的按十年划分的组合性评分及相应的趋势。
- 实验涉及约100个模型，这些模型使用不同的语义向量表示，并在历时语料库的不同1-5个十年切片上进行训练。
- 在狭窄的时间切片（如单个十年或逐步扩展的窗口）上训练的模型，比在整个半世纪窗口上训练的模型与评分更吻合。
- 研究发现，在组合性趋势预测任务中，静态表示与上下文表示具有竞争力。
这些发现挑战了复合词通常随时间推移变得透明度降低的假设，并表明对时间粒度进行建模对于准确预测组合性至关重要。