論文の概要: What Drives the Use of Metaphorical Language? Negative Insights from Abstractness, Affect, Discourse Coherence and Contextualized Word Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11113v1
• Date: Mon, 23 May 2022 08:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 17:05:50.075726
• Title: What Drives the Use of Metaphorical Language? Negative Insights from Abstractness, Affect, Discourse Coherence and Contextualized Word Representations
• Title（参考訳）: メタフォリカル言語の使用を促すものは何か? 抽象性, 影響, 談話のコヒーレンス, 文脈化語表現からの否定的洞察
• Authors: Prisca Piccirilli and Sabine Schulte im Walde
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.622570558506265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Given a specific discourse, which discourse properties trigger the use of metaphorical language, rather than using literal alternatives? For example, what drives people to say "grasp the meaning" rather than "understand the meaning" within a specific context? Many NLP approaches to metaphorical language rely on cognitive and (psycho-)linguistic insights and have successfully defined models of discourse coherence, abstractness and affect. In this work, we build five simple models relying on established cognitive and linguistic properties -- frequency, abstractness, affect, discourse coherence and contextualized word representations -- to predict the use of a metaphorical vs. synonymous literal expression in context. By comparing the models' outputs to human judgments, our study indicates that our selected properties are not sufficient to systematically explain metaphorical vs. literal language choices.
• Abstract（参考訳）: 特定の談話が与えられたら、どの談話特性がリテラルの代わりにメタファー言語を使うのか? 例えば、特定のコンテキスト内で”意味を理解する”というよりも、“意味を磨く”と言うのがなぜでしょう? 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、影響のモデルを定義した。 本研究では,認知的・言語的特性(頻度,抽象性,影響,談話コヒーレンス,文脈的表現)に基づいた5つの単純なモデルを構築し,文脈におけるメタファと同義語リテラル表現の使用を予測した。 モデルの出力を人間の判断と比較することにより、我々の選択した特性はメタファーとリテラル言語の選択を体系的に説明するのに十分ではないことを示す。

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