論文の概要: Deep Learning-Based Knowledge Injection for Metaphor Detection: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04306v3
• Date: Tue, 19 Sep 2023 05:08:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 19:09:01.105483
• Title: Deep Learning-Based Knowledge Injection for Metaphor Detection: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: メタファー検出のためのディープラーニングに基づく知識注入:包括的レビュー
• Authors: Cheng Yang, Wenye Zhao, Zhiyue Liu, Qingbao Huang
• Abstract要約: 本研究の目的は,メタファ認識タスクにおける知識注入への深層学習の適用における研究の進歩を包括的にレビューすることである。 主流となる知識と知識注入の原則を体系的に要約し、一般化するとともに、メタファ認識タスクで使用されるデータセット、評価指標、ベンチマークモデルについてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.248101456423328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The history of metaphor research also marks the evolution of knowledge infusion research. With the continued advancement of deep learning techniques in recent years, the natural language processing community has shown great interest in applying knowledge to successful results in metaphor recognition tasks. Although there has been a gradual increase in the number of approaches involving knowledge injection in the field of metaphor recognition, there is a lack of a complete review article on knowledge injection based approaches. Therefore, the goal of this paper is to provide a comprehensive review of research advances in the application of deep learning for knowledge injection in metaphor recognition tasks. In this paper, we systematically summarize and generalize the mainstream knowledge and knowledge injection principles, as well as review the datasets, evaluation metrics, and benchmark models used in metaphor recognition tasks. Finally, we explore the current issues facing knowledge injection methods and provide an outlook on future research directions.
• Abstract（参考訳）: 比喩研究の歴史は知識注入研究の進化を象徴している。 近年のディープラーニング技術の進歩により、自然言語処理コミュニティはメタファ認識タスクの成果に知識を適用することに大きな関心を示している。 メタファ認識の分野では,知識注入に関するアプローチが徐々に増えてきたが,知識注入に基づくアプローチに関する完全なレビュー記事が不足している。 そこで本稿の目的は,メタファ認識タスクにおける知識注入へのディープラーニングの適用における研究の進歩を包括的にレビューすることである。 本稿では,主要な知識と知識の注入原則を体系的に要約し,一般化するとともに,メタファ認識タスクで使用されるデータセット,評価指標,ベンチマークモデルをレビューする。 最後に,ナレッジインジェクション手法が直面する課題を探究し,今後の研究の方向性を展望する。

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