| Kurzfassung
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Die natürliche Sprache befindet sich in ständigem Wandel. Mittels Semantic Change Detection kann eine Änderung der Semantik von Wörtern zwischen Zeitpunkten festgestellt werden. Herkömmliche Semantic Change Detection Systeme arbeiten nur auf statischen Korpora. Durch Social Media ist es möglich, Sprache in Echtzeit zu analysieren. Da bisherige Ansätze jedoch nicht auf Textströmen funktionieren, soll in dieser Masterarbeit ein Echtzeitsystem zur Verarbeitung von Textströmen entworfen werden, welches frühzeitig die Änderung einer Wortbedeutung aufzeigt. Grundlage hierfür sind geeignete Worteinbettungen, die zum einen gute Vektoren liefern und zum anderen trotz Begrenzung des Speichers den Textstrom gut repräsentieren. Zur Evaluation soll ein synthetischer Korpus generiert werden, um die verschiedenen Methoden vergleichen zu können. Anschließend wird eine explorative Untersuchung auf Twitterdaten durchgeführt.
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