Semantic Variation in Online Communities of Practice

We introduce a framework for quantifying semantic variation of common words in Communities of Practice and in sets of topic-related communities. We show that while some meaning shifts are shared across related communities, others are community-specific, and therefore independent from the discussed topic. We propose such findings as evidence in favour of sociolinguistic theories of socially-driven semantic variation. Results are evaluated using an independent language modelling task. Furthermore, we investigate extralinguistic features and show that factors such as prominence and dissemination of words are related to semantic variation.Comment: 13 pages, Proceedings of the 12th International Conference on Computational Semantics (IWCS 2017

Analysing Lexical Semantic Change with Contextualised Word Representations

This paper presents the first unsupervised approach to lexical semantic change that makes use of contextualised word representations. We propose a novel method that exploits the BERT neural language model to obtain representations of word usages, clusters these representations into usage types, and measures change along time with three proposed metrics. We create a new evaluation dataset and show that the model representations and the detected semantic shifts are positively correlated with human judgements. Our extensive qualitative analysis demonstrates that our method captures a variety of synchronic and diachronic linguistic phenomena. We expect our work to inspire further research in this direction.Comment: To appear in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2020

Pathologische Veränderungen bei sporadischem Morbus Parkinson : induziert ein neurotropes Pathogen die Erkrankung?

Der Morbus Parkinson tritt in der Regel sporadisch auf und ist nach dem Morbus Alzheimer die häufigste degenerative Erkrankung des menschlichen Nervensystems. Sie ist bei nicht-menschlichen Wirbeltieren unbekannt und befällt außer dem Nervensystem keine anderen Organe. Wie bei vielen anderen Krankheiten auch erkennt der Kliniker nur die späten und bereits Symptome verursachenden Stadien des Morbus Parkinson. Spezielle Fehlfunktionen der Motorik, wie Hypokinese, Rigor, Ruhetremor weisen zwar auf die Erkrankung hin, können jedoch unter dem Bild eines »Parkinsonismus« auch bei anderen Krankheiten auftreten. Kennzeichnend dagegen ist ein eigenartiger pathologischer Prozess, der sich durch die Entwicklung von Einschlusskörpern in Nervenzellen auszeichnet. Der Prozess beschränkt sich auf wenige empfängliche Nervenzelltypen im zentralen, peripheren und enterischen Nervensystem. Die Einschlusskörper entwickeln sich nicht spontan und erscheinen auch nicht regelmäßig im Verlauf der Alterung des Nervensystems, selbst bei über Hundertjährigen nicht. Man hat also Grund, sie als pathologische Bildungen zu betrachten, auch wenn sie anfänglich in nur geringer Dichte im Nervengewebe auftreten. Die frühen symptomfreien Stadien der Krankheit lassen sich erst nach dem Tod der Patienten nachweisen. Wesentliche Kriterien für die Stellung einer postmortalen Diagnose sind die Einschlusskörper. Wie sie sich entwickeln und in den verschiedenen Stadien der Krankheit im Nervensystem ausbreiten, beschreiben Prof. Dr. Heiko Braak und Dr. Dr. Kelly Del Tredici

The Road to Success: Assessing the Fate of Linguistic Innovations in Online Communities

We investigate the birth and diffusion of lexical innovations in a large dataset of online social communities. We build on sociolinguistic theories and focus on the relation between the spread of a novel term and the social role of the individuals who use it, uncovering characteristics of innovators and adopters. Finally, we perform a prediction task that allows us to anticipate whether an innovation will successfully spread within a community.Comment: 13 pages, Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018

Words are the Window to the Soul: Language-based User Representations for Fake News Detection

Cognitive and social traits of individuals are reflected in language use. Moreover, individuals who are prone to spread fake news online often share common traits. Building on these ideas, we introduce a model that creates representations of individuals on social media based only on the language they produce, and use them to detect fake news. We show that language-based user representations are beneficial for this task. We also present an extended analysis of the language of fake news spreaders, showing that its main features are mostly domain independent and consistent across two English datasets. Finally, we exploit the relation between language use and connections in the social graph to assess the presence of the Echo Chamber effect in our data.Comment: 9 pages, accepted at COLING 202