論文の概要: On the Impact of Temporal Representations on Metaphor Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03320v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 08:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-08 21:08:14.875578
- Title: On the Impact of Temporal Representations on Metaphor Detection
- Title（参考訳）: 時間表現がメタファー検出に及ぼす影響について
- Authors: Giorgio Ottolina, Matteo Palmonari, Mehwish Alam, Manuel Vimercati
- Abstract要約: メタファー検出のための最先端のアプローチは、ニューラルネットワークに基づくシーケンシャルなメタファー分類器を使用して、リテラル(リテラル、またはコア)の意味と文脈的意味を比較する。
本研究では, 時間的, 静的な単語の埋め込みを, 意味の表現に用い, 詳細な探索分析によるメタファ検出課題について検討する。
その結果,異なる単語の埋め込みがメタファー検出タスクや時間的単語の埋め込みに影響を及ぼすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6959319157216468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: State-of-the-art approaches for metaphor detection compare their literal - or
core - meaning and their contextual meaning using sequential metaphor
classifiers based on neural networks. The signal that represents the literal
meaning is often represented by (non-contextual) word embeddings. However,
metaphorical expressions evolve over time due to various reasons, such as
cultural and societal impact. Metaphorical expressions are known to co-evolve
with language and literal word meanings, and even drive, to some extent, this
evolution. This rises the question whether different, possibly time-specific,
representations of literal meanings may impact on the metaphor detection task.
To the best of our knowledge, this is the first study which examines the
metaphor detection task with a detailed exploratory analysis where different
temporal and static word embeddings are used to account for different
representations of literal meanings. Our experimental analysis is based on
three popular benchmarks used for metaphor detection and word embeddings
extracted from different corpora and temporally aligned to different
state-of-the-art approaches. The results suggest that different word embeddings
do impact on the metaphor detection task and some temporal word embeddings
slightly outperform static methods on some performance measures. However,
results also suggest that temporal word embeddings may provide representations
of words' core meaning even too close to their metaphorical meaning, thus
confusing the classifier. Overall, the interaction between temporal language
evolution and metaphor detection appears tiny in the benchmark datasets used in
our experiments. This suggests that future work for the computational analysis
of this important linguistic phenomenon should first start by creating a new
dataset where this interaction is better represented.
- Abstract（参考訳）: メタファ検出のための最先端のアプローチは、ニューラルネットワークに基づく逐次的メタファ分類器を使用して、そのリテラル(あるいはコア)の意味と文脈的意味を比較する。
文字通りの意味を表す信号はしばしば(文脈的でない)単語埋め込みによって表現される。
しかし、文化や社会的影響など様々な理由により、比喩表現は時間とともに進化していく。
メタファー的表現は、言語やリテラルな単語の意味と共進化することが知られており、ある程度この進化を促している。
これは、異なる、おそらく時間固有のリテラルの意味の表現がメタファー検出タスクに影響を及ぼすかどうかという問題を引き起こす。
本研究は,リテラル意味の異なる表現を説明するために,時間的および静的な単語埋め込みが使用される詳細な探索分析を用いて,メタファ検出タスクを検討する最初の研究である。
実験分析は,メタファ検出に使用される3つのベンチマークと,異なるコーパスから抽出された単語埋め込みと,時折異なる最先端のアプローチに基づく。
その結果、異なる単語埋め込みはメタファー検出タスクに影響を与え、いくつかの時間的単語埋め込みはいくつかのパフォーマンス測定において静的メソッドよりもわずかに優れることが示唆された。
しかし, 時間的単語埋め込みは, 語の中核的な意味の表現をメタファー的意味に近づきすぎ, 分類を混乱させる可能性が示唆された。
全体的に、時間的言語の進化とメタファー検出の相互作用は、実験で使用されたベンチマークデータセットではほとんど見えません。
このことは、この重要な言語現象の計算解析のための今後の研究は、まずこの相互作用をより良く表現できる新しいデータセットを作成することから始めるべきであることを示唆している。
関連論文リスト
- Conjuring Semantic Similarity [59.18714889874088]
2つのテキスト表現間の意味的類似性は、潜伏者の「意味」の間の距離を測定する
テキスト表現間の意味的類似性は、他の表現を言い換えるのではなく、それらが引き起こすイメージに基づいている、という新しいアプローチを提案する。
提案手法は,人間の注釈付きスコアに適合するだけでなく,テキスト条件付き生成モデル評価のための新たな道を開く意味的類似性に関する新たな視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:51:34Z) - Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation [6.0158981171030685]
本稿ではスペイン語と英語の両方でメタファアノテーションを含むメタファ検出と解釈のタスクのための新しい並列データセットを提案する。
言語モデルのメタファ識別と理解能力について,一言語間実験と言語間実験による検討を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:44:48Z) - Verifying Claims About Metaphors with Large-Scale Automatic Metaphor Identification [14.143299702954023]
本研究では,コモンクローリングから抽出した文にメタファー検出を適用することで,動詞のメタファーに関する既存の主張を大規模にコーパスベースで分析する。
検証結果は,メタファーとして用いた動詞の直接対象は,具体性,イメージ性,親しみやすさの度合いが低く,メタファーが感情的・主観的文で用いやすいことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T10:17:45Z) - ContrastWSD: Enhancing Metaphor Detection with Word Sense Disambiguation Following the Metaphor Identification Procedure [1.03590082373586]
メタファー識別法(MIP)と単語センス曖昧化(WSD)を統合したRoBERTaを用いたメタファメタメタファ検出モデルを提案する。
WSDモデルから派生した単語感覚を利用することで、メタファ検出プロセスを強化し、他の手法より優れる。
我々は,様々なベンチマークデータセットに対するアプローチを評価し,それを強力なベースラインと比較し,メタファ検出の促進効果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T15:41:38Z) - Neighboring Words Affect Human Interpretation of Saliency Explanations [65.29015910991261]
単語レベルのサリエンシの説明は、しばしばテキストベースのモデルで特徴属性を伝えるために使われる。
近年の研究では、単語の長さなどの表面的要因が、コミュニケーションされたサリエンシスコアの人間の解釈を歪めてしまうことが報告されている。
本研究では,単語の近傍にある単語のマーキングが,その単語の重要性に対する説明者の認識にどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T09:50:25Z) - Are Representations Built from the Ground Up? An Empirical Examination
of Local Composition in Language Models [91.3755431537592]
構成的・非構成的句を表現することは言語理解にとって重要である。
まず,より長いフレーズのLM-内部表現を,その構成成分から予測する問題を定式化する。
意味的構成性の人間の判断と相関する予測精度を期待するが、大部分はそうではない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T14:21:30Z) - What Drives the Use of Metaphorical Language? Negative Insights from
Abstractness, Affect, Discourse Coherence and Contextualized Word
Representations [13.622570558506265]
特定の談話が与えられたら、どの談話特性が、リテラルな代替語ではなく、比喩的な言語の使用を引き起こすのか?
比喩的言語に対する多くのNLPアプローチは、認知的および(心理学的)言語学的洞察に依存し、談話の一貫性、抽象性、影響のモデルの定義に成功している。
本研究では,メタファー対同義語表現の文脈での活用を予測するために,確立された認知的・言語的特性に依存した5つの単純なモデルを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T08:08:53Z) - It's not Rocket Science : Interpreting Figurative Language in Narratives [48.84507467131819]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-31T21:46:35Z) - Exploring the Representation of Word Meanings in Context: A Case Study
on Homonymy and Synonymy [0.0]
我々は,静的モデルと文脈モデルの両方が,語彙-意味関係を適切に表現できる能力を評価する。
実験はガリシア語、ポルトガル語、英語、スペイン語で行われている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T10:54:23Z) - Understanding Synonymous Referring Expressions via Contrastive Features [105.36814858748285]
画像とオブジェクトインスタンスレベルでのコントラスト機能を学ぶためのエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを開発しています。
提案アルゴリズムをいくつかのベンチマークデータセットで評価するための広範囲な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-20T17:56:24Z) - Metaphoric Paraphrase Generation [58.592750281138265]
クラウドソーシングを用いてその結果を評価し,メタファー的パラフレーズを評価するための自動指標を開発する。
語彙置換ベースラインは正確なパラフレーズを生成できるが、比喩的でないことが多い。
メタファーマスキングモデルでは,メタファー文の生成に優れ,流布やパラフレーズの品質に関してはほぼ同等に機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-28T16:30:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。