偏好优化改善释义生成：揭示欧盟机构可持续金融披露中的语义变迁
英文标题：Preference Optimization Improves Definition Generation: Semantic Change in EU Institutional Sustainable Finance Disclosures
本研究针对词汇语义演变检测（LSCD）任务，探讨了偏好优化（Preference Optimization）在词典式释义生成中的应用。传统的词典式释义生成器往往面临义项划分粒度过细的问题，导致为同一个词义生成过多冗余定义。研究团队通过引入偏好优化有效改善了这一缺陷，并成功应用于欧盟机构可持续金融信息披露的语义演变分析。该研究为专业领域文本挖掘、金融监管合规分析及词汇语义演进建模提供了更精确的 NLP 方法支持。
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摘要
arXiv:2610.33357v1 [Announce Type: new]
词典式释义生成器（Dictionary-like definition generators）已被广泛证明在词汇语义演变检测（Lexical Semantic Change Detection, LSCD）中具有重要实用价值。然而，这类方法普遍存在义项划分粒度过细（overly granular sense distribution）的问题，常常为同一个词义生成过多冗余且割裂的释义。
针对该问题，本研究提出利用偏好优化（Preference Optimization）技术改进释义生成模型，以产出更具概括性与聚合度的释义定义，并将其应用于欧盟机构可持续金融披露（EU Institutional Sustainable Finance Disclosures）语料中，深入探究关键术语在政策与金融监管语境下的语义变迁轨迹。
BibTeX 引用信息
bibtex @article{arxiv:2610.33357v1, title={Preference Optimization Improves Definition Generation: Semantic Change in EU Institutional Sustainable Finance Disclosures}, journal={arXiv preprint arXiv:2610.33357v1}, year={2024} }
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