論文の概要: MERMAID: Metaphor Generation with Symbolism and Discriminative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06779v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 16:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 04:49:45.589890
• Title: MERMAID: Metaphor Generation with Symbolism and Discriminative Decoding
• Title（参考訳）: MERMAID:シンボルと識別復号を伴うメタファー生成
• Authors: Tuhin Chakrabarty, Xurui Zhang, Smaranda Muresan, Nanyun Peng
• Abstract要約: メタファーとシンボル間の理論的に基底的な接続に基づいて,並列コーパスを自動構築する手法を提案する。 生成タスクには、並列データに微調整されたシーケンスモデルへのシーケンスの復号を導くためのメタファ判別器を組み込んだ。 課題に基づく評価では、比喩のない詩に比べて、比喩で強化された人文詩が68%の時間を好むことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.756157298168127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating metaphors is a challenging task as it requires a proper understanding of abstract concepts, making connections between unrelated concepts, and deviating from the literal meaning. Based on a theoretically-grounded connection between metaphors and symbols, we propose a method to automatically construct a parallel corpus by transforming a large number of metaphorical sentences from the Gutenberg Poetry corpus (Jacobs, 2018) to their literal counterpart using recent advances in masked language modeling coupled with commonsense inference. For the generation task, we incorporate a metaphor discriminator to guide the decoding of a sequence to sequence model fine-tuned on our parallel data to generate high-quality metaphors. Human evaluation on an independent test set of literal statements shows that our best model generates metaphors better than three well-crafted baselines 66% of the time on average. A task-based evaluation shows that human-written poems enhanced with metaphors proposed by our model are preferred 68% of the time compared to poems without metaphors.
• Abstract（参考訳）: メタファーの生成は、抽象的な概念を適切に理解し、無関係な概念間のつながりを作り、文字通りの意味から逸脱する必要があるため、難しい作業です。 比喩と記号の理論的接地関係に基づき,多量の比喩文をGutenberg Poetry corpus (Jacobs, 2018) からリテラルに変換し, 共通意味推論と組み合わせたマスク付き言語モデリングの最近の進歩を利用して, パラレルコーパスを自動構築する手法を提案する。 生成タスクには、並列データに微調整されたシーケンスモデルにシーケンスの復号を誘導するメタファ識別器を組み込み、高品質なメタファを生成する。 リテラルステートメントの独立したテストセットに対する人間による評価は、我々の最良のモデルは、平均して66%の時間で3つの巧妙なベースラインよりも優れたメタファーを生成することを示している。 課題ベース評価では,メタファーのない詩に比べて,モデルによって提案されたメタファーで強化された人文詩が68%の時間を好むことが示された。

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