論文の概要: Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07053v3
- Date: Mon, 21 Jul 2025 08:12:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 12:28:43.099725
- Title: Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation
- Title（参考訳）: Meta4XNLI: メタファー検出・解釈のための多言語並列コーパス
- Authors: Elisa Sanchez-Bayona, Rodrigo Agerri,
- Abstract要約: 本稿ではメタ4XNLIについて紹介する。メタ4XNLIは自然言語推論(NLI)のための最初の並列データセットである。
その結果,微調整エンコーダはメタファー検出においてデコーダのみのLLMよりも優れていた。
また,言語間のメタファーの保存や喪失において,翻訳が重要な役割を担っていることも確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0158981171030685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metaphors are a ubiquitous but often overlooked part of everyday language. As a complex cognitive-linguistic phenomenon, they provide a valuable means to evaluate whether language models can capture deeper aspects of meaning, including semantic, pragmatic, and cultural context. In this work, we present Meta4XNLI, the first parallel dataset for Natural Language Inference (NLI) newly annotated for metaphor detection and interpretation in both English and Spanish. Meta4XNLI facilitates the comparison of encoder- and decoder-based models in detecting and understanding metaphorical language in multilingual and cross-lingual settings. Our results show that fine-tuned encoders outperform decoders-only LLMs in metaphor detection. Metaphor interpretation is evaluated via the NLI framework with comparable performance of masked and autoregressive models, which notably decreases when the inference is affected by metaphorical language. Our study also finds that translation plays an important role in the preservation or loss of metaphors across languages, introducing shifts that might impact metaphor occurrence and model performance. These findings underscore the importance of resources like Meta4XNLI for advancing the analysis of the capabilities of language models and improving our understanding of metaphor processing across languages. Furthermore, the dataset offers previously unavailable opportunities to investigate metaphor interpretation, cross-lingual metaphor transferability, and the impact of translation on the development of multilingual annotated resources.
- Abstract（参考訳）: メタファーはユビキタスであるが、日常言語では見落とされがちである。
複雑な認知言語学的現象として、言語モデルが意味論、実践的、文化的文脈を含むより深い意味の側面を捉えることができるかどうかを評価する貴重な手段を提供する。
本稿では,メタ4XNLIについて紹介する。メタ4XNLIは自然言語推論(NLI)のための最初の並列データセットであり,メタ4XNLIは英語とスペイン語の比喩検出と解釈のために新たに注釈付けされている。
Meta4XNLIは、多言語および言語間設定における比喩言語の検出と理解において、エンコーダとデコーダに基づくモデルの比較を容易にする。
その結果,微調整エンコーダはメタファー検出においてデコーダのみのLLMよりも優れていた。
メタファーの解釈は、暗黙的および自己回帰的モデルの同等の性能を持つNLIフレームワークを介して評価される。
また,言語間のメタファーの保存や喪失において翻訳が重要な役割を担っており,メタファーの発生やモデル性能に影響を及ぼす可能性のある変化が導入された。
これらの知見は、メタ4XNLIのようなリソースが言語モデルの能力解析を推進し、言語横断のメタファ処理の理解を深める上で重要であることを裏付けるものである。
さらに、このデータセットは、メタファの解釈、言語間メタファの転送可能性、多言語アノテートリソースの開発に対する翻訳の影響を調査する上で、これまで利用できなかった機会を提供する。
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