연구진은 단어의 의미 폭을 측정하는 새로운 통계적 검정 방법을 제안했는데, 이는 문맥화된 토큰 임베딩을 활용하여 이루어졌습니다.
기존 방법의 문제점인 의미 방향의 차이가 분산 차이로 잘못 해석되는 오류를 줄이기 위해 Householder-aligned permutation test를 사용합니다.
새로운 방법은 Type-I 오류를 32.5% 감소시키고, 실제 의미 폭 차이를 감지하는 능력은 유지하면서 CPU 기반 검정보다 23배 빠른 속도를 보였습니다.