論文の概要: Multilingual Multi-Figurative Language Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00121v1
• Date: Wed, 31 May 2023 18:52:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:46:33.268205
• Title: Multilingual Multi-Figurative Language Detection
• Title（参考訳）: 多言語多形言語検出
• Authors: Huiyuan Lai, Antonio Toral, Malvina Nissim
• Abstract要約: 比喩的言語理解は多言語環境では 非常に過小評価されています 我々は,多言語多言語言語モデリングを導入し,文レベル図形言語検出のためのベンチマークを提供する。 テンプレートに基づく即時学習に基づく図形言語検出のためのフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.799109368073548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Figures of speech help people express abstract concepts and evoke stronger emotions than literal expressions, thereby making texts more creative and engaging. Due to its pervasive and fundamental character, figurative language understanding has been addressed in Natural Language Processing, but it's highly understudied in a multilingual setting and when considering more than one figure of speech at the same time. To bridge this gap, we introduce multilingual multi-figurative language modelling, and provide a benchmark for sentence-level figurative language detection, covering three common figures of speech and seven languages. Specifically, we develop a framework for figurative language detection based on template-based prompt learning. In so doing, we unify multiple detection tasks that are interrelated across multiple figures of speech and languages, without requiring task- or language-specific modules. Experimental results show that our framework outperforms several strong baselines and may serve as a blueprint for the joint modelling of other interrelated tasks.
• Abstract（参考訳）: 言葉のフィギュアは、抽象概念を表現し、リテラル表現よりも強い感情を呼び起こし、テキストをより創造的で魅力的なものにする。 その広範で基本的な性格から、自然言語処理ではフィギュラティブ言語理解が取り組まれてきたが、多言語環境では、同時に複数の音声を同時に検討する場合には、非常に未熟である。 このギャップを埋めるために,多言語多形言語モデルを導入し,文レベルのフィギュラブル言語検出のためのベンチマークを提供し,3つの共通表現と7つの言語をカバーする。 具体的には,テンプレートに基づくプロンプト学習に基づく言語認識のためのフレームワークを開発した。 このようにして、タスク固有のモジュールや言語固有のモジュールを必要とせずに、複数の言語や言語にまたがる複数の検出タスクを統一する。 実験の結果,我々のフレームワークはいくつかの強いベースラインより優れており,他の相互関連タスクの協調モデリングの青写真として機能する可能性が示唆された。

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