論文の概要: CMDAG: A Chinese Metaphor Dataset with Annotated Grounds as CoT for
Boosting Metaphor Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13145v2
- Date: Wed, 21 Feb 2024 03:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 11:57:03.480074
- Title: CMDAG: A Chinese Metaphor Dataset with Annotated Grounds as CoT for
Boosting Metaphor Generation
- Title（参考訳）: CMDAG: メタファー生成を促進するためのCoTとして注釈付きグラウンドを備えた中国のメタファーデータセット
- Authors: Yujie Shao, Xinrong Yao, Xingwei Qu, Chenghua Lin, Shi Wang, Stephen
W. Huang, Ge Zhang, Jie Fu
- Abstract要約: 本稿では,28Kの文からなる中国語メタファーコーパスについて紹介する。
アノテーションの正確性と一貫性を確保するため、包括的なガイドラインのセットを導入します。
伝統を破り、メタファー生成への我々のアプローチは、従来のテナーと車両の組み合わせよりも、その基盤と特徴を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.14142183519002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metaphor is a prominent linguistic device in human language and literature,
as they add color, imagery, and emphasis to enhance effective communication.
This paper introduces a large-scale high quality annotated Chinese Metaphor
Corpus, which comprises around 28K sentences drawn from a diverse range of
Chinese literary sources, such as poems, prose, song lyrics, etc. To ensure the
accuracy and consistency of our annotations, we introduce a comprehensive set
of guidelines. These guidelines address the facets of metaphor annotation,
including identifying tenors, vehicles, and grounds to handling the
complexities of similes, personifications, juxtapositions, and hyperboles.
Breaking tradition, our approach to metaphor generation emphasizes grounds and
their distinct features rather than the conventional combination of tenors and
vehicles. By integrating "ground" as a CoT (Chain of Thoughts) input, we are
able to generate metaphors that resonate more with real-world intuition. We
test generative models such as Belle, Baichuan, and Chinese-alpaca-33B using
our annotated corpus. These models are able to generate creative and fluent
metaphor sentences more frequently induced by selected samples from our
dataset, demonstrating the value of our corpus for Chinese metaphor research.
The code is available in
https://github.com/JasonShao55/Chinese_Metaphor_Explanation.
- Abstract（参考訳）: メタファーは人間の言語や文学において顕著な言語装置であり、効果的なコミュニケーションを強化するために色、画像、強調を加える。
本稿では,漢文の多種多様な資料(詩文,散文,歌の歌詞など)から約2万文を抽出した,高品質な漢文メタファーコーパスを提案する。
アノテーションの正確性と一貫性を確保するため、包括的なガイドラインセットを導入します。
これらのガイドラインはメタファアノテーションの側面に対処し、例えばテナー、車両、そしてシミュラの複雑さ、擬人化、接頭辞、双曲の扱いの根拠を識別する。
伝統を破る メタファー生成に対する我々のアプローチは、従来のテノールと車両の組み合わせよりも、根拠と特徴を強調する。
地上」をCoT(Chain of Thoughts)入力として統合することで、現実世界の直感とより調和するメタファーを生成することができる。
注記付きコーパスを用いて,belle,baichuan,china-alpaca-33bなどの生成モデルをテストする。
これらのモデルは、データセットから選択したサンプルにより、より頻繁に誘導される創造的かつ流動的なメタファー文を生成することができ、中国のメタファー研究における我々のコーパスの価値を示しています。
コードはhttps://github.com/jasonshao55/ chinese_metaphor_explanationで入手できる。
関連論文リスト
- Compositional Entailment Learning for Hyperbolic Vision-Language Models [54.41927525264365]
画像とテキストのペアを超えて、双曲的埋め込みの自然的階層性を完全に活用する方法を示す。
双曲型視覚言語モデルのための構成的包摂学習を提案する。
数百万の画像テキストペアで訓練された双曲型視覚言語モデルに対する経験的評価は、提案手法が従来のユークリッドCLIP学習より優れていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T14:12:50Z) - A Perspective on Literary Metaphor in the Context of Generative AI [0.6445605125467572]
本研究は,文芸メタファーの役割と,その能力について考察する。
原語の含意が文質を向上させるかどうかを検討するため,アフリカーンスでLSTMに基づく言語モデルを訓練した。
本論文は,美的価値,解釈,評価に関する思考的疑問を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T08:27:29Z) - A framework for annotating and modelling intentions behind metaphor use [12.40493670580608]
本稿では,9つのカテゴリーから構成されるメタファーに起因した意図の新たな分類法を提案する。
また、メタファの使用の背後にある意図に注釈を付けた最初のデータセットもリリースしました。
このデータセットを用いて、メタファー使用の背景にある意図を、ゼロテキストおよびインコンテキストの少数ショット設定で推測する際の、大きな言語モデル(LLM)の機能をテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T14:13:57Z) - 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) - Leveraging a New Spanish Corpus for Multilingual and Crosslingual
Metaphor Detection [5.9647924003148365]
この研究は、スペインで自然に出現するメタファで注釈付けされた最初のコーパスを示し、メタファ検出を行うシステムを開発するのに十分である。
提示されたデータセットであるCoMetaには、ニュース、政治談話、ウィキペディア、レビューなど、さまざまな分野のテキストが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T07:55:36Z) - CCPM: A Chinese Classical Poetry Matching Dataset [50.90794811956129]
本稿では,詩のマッチングによるモデルの意味的理解を評価するための新しい課題を提案する。
この課題は、現代漢訳の漢詩では、4人の候補者の中から1行の漢詩を選ばなければならない。
このデータセットを構築するために、まず中国古典詩と現代中国語の翻訳の並列データを得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T16:49:03Z) - Metaphor Generation with Conceptual Mappings [58.61307123799594]
我々は、関連する動詞を置き換えることで、リテラル表現を与えられた比喩文を生成することを目指している。
本稿では,認知領域間の概念マッピングを符号化することで生成過程を制御することを提案する。
教師なしCM-Lexモデルは,近年のディープラーニングメタファ生成システムと競合することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T15:27:05Z) - MERMAID: Metaphor Generation with Symbolism and Discriminative Decoding [22.756157298168127]
メタファーとシンボル間の理論的に基底的な接続に基づいて,並列コーパスを自動構築する手法を提案する。
生成タスクには、並列データに微調整されたシーケンスモデルへのシーケンスの復号を導くためのメタファ判別器を組み込んだ。
課題に基づく評価では、比喩のない詩に比べて、比喩で強化された人文詩が68%の時間を好むことが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-11T16:39:19Z) - Generating similes effortlessly like a Pro: A Style Transfer Approach
for Simile Generation [65.22565071742528]
擬似言語のような表現言語は、読者に新たな洞察とインスピレーションを与えるために、平易な表現を越えている。
シミリを生成するには、2つの概念の間のプロパティの効果的なマッピングを適切に理解する必要がある。
機械が生成した物語の最良のモデルから、リテラル文をシミュラに置き換えることで、挑発性が向上し、人間の審査員の受け入れが向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-18T17:37:13Z) - 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。