論文の概要: Enhancing Metaphor Detection through Soft Labels and Target Word Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18253v2
• Date: Tue, 9 Apr 2024 03:47:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 19:08:09.018224
• Title: Enhancing Metaphor Detection through Soft Labels and Target Word Prediction
• Title（参考訳）: ソフトラベルによるメタファー検出の強化と単語予測
• Authors: Kaidi Jia, Rongsheng Li,
• Abstract要約: メタファ検出に特化して設計された即時学習フレームワークを開発した。 また,有意義なソフトラベルを生成する教師モデルも導入する。 実験により,本モデルが最先端の性能を達成したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7676096626244986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metaphors play a significant role in our everyday communication, yet detecting them presents a challenge. Traditional methods often struggle with improper application of language rules and a tendency to overlook data sparsity. To address these issues, we integrate knowledge distillation and prompt learning into metaphor detection. Our approach revolves around a tailored prompt learning framework specifically designed for metaphor detection. By strategically masking target words and providing relevant prompt data, we guide the model to accurately predict the contextual meanings of these words. This approach not only mitigates confusion stemming from the literal meanings of the words but also ensures effective application of language rules for metaphor detection. Furthermore, we've introduced a teacher model to generate valuable soft labels. These soft labels provide a similar effect to label smoothing and help prevent the model from becoming over confident and effectively addresses the challenge of data sparsity. Experimental results demonstrate that our model has achieved state-of-the-art performance, as evidenced by its remarkable results across various datasets.
• Abstract（参考訳）: メタファーは日々のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たすが、それらを検出することは困難である。 伝統的な手法は、しばしば言語規則の不適切な適用と、データの疎さを無視する傾向に苦しむ。 これらの課題に対処するため,我々は知識蒸留を統合し,メタファ検出に学習を促す。 提案手法は,比喩検出に特化して設計された即時学習フレームワークを中心に展開する。 対象単語を戦略的にマスキングし,関連するプロンプトデータを提供することで,これらの単語の文脈的意味を正確に予測するモデルを導出する。 このアプローチは、単語の文字通りの意味から生じる混乱を緩和するだけでなく、メタファー検出に言語規則を効果的に適用することを保証する。 さらに,有意義なソフトラベルを生成する教師モデルも導入した。 これらのソフトラベルは、ラベルの平滑化と同じような効果を提供し、モデルが過度に自信を持てなくなるのを防ぎ、データ疎結合の課題に効果的に対処する。 実験結果から,本モデルが様々なデータセットにまたがる顕著な結果から,最先端の性能を達成したことが証明された。

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