論文の概要: It's not Rocket Science : Interpreting Figurative Language in Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00087v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 21:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 20:25:24.914482
• Title: It's not Rocket Science : Interpreting Figurative Language in Narratives
• Title（参考訳）: ロケット科学ではない : 物語における表現言語解釈
• Authors: Tuhin Chakrabarty, Yejin Choi, Vered Shwartz
• Abstract要約: 我々は2つの非構成的図形言語(イディオムとシミュラ)の解釈を研究する。 実験の結果、事前学習された言語モデルのみに基づくモデルは、これらのタスクにおいて人間よりもはるかにひどい性能を示すことがわかった。 また, 知識強化モデルを提案し, 具体的言語を解釈するための人的戦略を採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.84507467131819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Figurative language is ubiquitous in English. Yet, the vast majority of NLP research focuses on literal language. Existing text representations by design rely on compositionality, while figurative language is often non-compositional. In this paper, we study the interpretation of two non-compositional figurative languages (idioms and similes). We collected datasets of fictional narratives containing a figurative expression along with crowd-sourced plausible and implausible continuations relying on the correct interpretation of the expression. We then trained models to choose or generate the plausible continuation. Our experiments show that models based solely on pre-trained language models perform substantially worse than humans on these tasks. We additionally propose knowledge-enhanced models, adopting human strategies for interpreting figurative language: inferring meaning from the context and relying on the constituent word's literal meanings. The knowledge-enhanced models improve the performance on both the discriminative and generative tasks, further bridging the gap from human performance.
• Abstract（参考訳）: 言語は英語でユビキタスである。 しかし、NLP研究の大部分はリテラル言語に焦点を当てている。 既存のテキスト表現は構成性に依存しているが、図形言語はしばしば非構成的である。 本稿では,2つの非構成的図形言語(イディオムとシミリ)の解釈について検討する。 我々は,表現の正しい解釈に依拠して,クラウドソース型でわかりにくい連続性とともに,表現表現を含む架空の物語のデータセットを収集した。 次に、もっともらしい継続を選択するか、生成するようにモデルを訓練しました。 実験の結果、事前学習された言語モデルのみに基づくモデルは、これらのタスクにおいて人間よりも大幅に劣ることがわかった。 また, 文脈から意味を推論し, 構成語の意味に頼って, 具体的言語を解釈するための人的戦略を取り入れた知識強化モデルを提案する。 知識強化モデルは、識別的タスクと生成的タスクの両方のパフォーマンスを改善し、人間のパフォーマンスとのギャップをさらに埋める。

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