論文の概要: Construction Artifacts in Metaphor Identification Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00790v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 19:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 15:54:18.443625
• Title: Construction Artifacts in Metaphor Identification Datasets
• Title（参考訳）: メタファー同定データセットにおける構築アーチファクト
• Authors: Joanne Boisson, Luis Espinosa-Anke, Jose Camacho-Collados
• Abstract要約: 既存のメタファ識別データセットは、潜在的なメタファ的表現やその発生状況を完全に無視することで、どのようにゲーム化できるかを示す。 完全な情報を持たない言語モデルに基づくメタファ識別システムは,完全な文脈を用いたシステムと競合しうることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.938987272921196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metaphor identification aims at understanding whether a given expression is used figuratively in context. However, in this paper we show how existing metaphor identification datasets can be gamed by fully ignoring the potential metaphorical expression or the context in which it occurs. We test this hypothesis in a variety of datasets and settings, and show that metaphor identification systems based on language models without complete information can be competitive with those using the full context. This is due to the construction procedures to build such datasets, which introduce unwanted biases for positive and negative classes. Finally, we test the same hypothesis on datasets that are carefully sampled from natural corpora and where this bias is not present, making these datasets more challenging and reliable.
• Abstract（参考訳）: メタファー識別は、与えられた表現が文脈において比喩的に使用されるかどうかを理解することを目的としている。 しかし,本稿では,メタファ表現やその発生状況を完全に無視することで,既存のメタファ識別データセットをゲーム化することができることを示す。 我々は,この仮説を様々なデータセットや設定で検証し,完全な情報を持たない言語モデルに基づくメタファ識別システムが,完全なコンテキストを使用するものと競合することを示す。 これは、正と負のクラスに対して望ましくないバイアスをもたらすようなデータセットの構築手順が原因である。 最後に、自然コーパスから注意深くサンプリングされ、バイアスが存在しないデータセットで同じ仮説をテストし、これらのデータセットをより困難で信頼性の高いものにします。

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