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While there is a large amount of research in the field of Lexical Semantic Change Detection, only few approaches go beyond a standard benchmark evaluation of existing models. In this paper, we propose a shift of focus from change detection to change discovery, i.e., discovering novel word senses over time from the full corpus vocabulary. By heavily fine-tuning a type-based and a token-based approach on recently published German data, we demonstrate that both models can successfully be applied to discover new words undergoing meaning change. Furthermore, we provide an almost fully automated framework for both evaluation and discovery.
Deutsche Partikelverben repräsentieren eine äußerst produktive Klasse von komplexen Verben im Lexikon, die sich durch idiosynkratische Eigenschaften auf der Syntax-Semantik-Schnittstelle auszeichnet: Zum einen sind die abtrennbaren Partikeln extrem ambig. Zum anderen entstehen durch die Komposition von Partikel und Basisverb in Abhängigkeit von der semantischen Klasse des Basisverbs (reguläre) Verschiebungen bezüglich der Argumentstruktur und des Grades der Kompositionalität des Partikelverbs. In diesem Artikel stelle ich eine breite Auswahl von kognitiven und computerlinguistischen Studien vor, die verschiedene Perspektiven auf das Zusammenspiel von semantischen Verbklassen, Partikel-Bedeutungen sowie Argumentstruktur und Kompositionalität von Partikelverben ermöglichen.