論文の概要: Computational Approaches to the Detection of Lesser-Known Rhetorical Figures: A Systematic Survey and Research Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16674v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 14:31:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:34:57.795581
• Title: Computational Approaches to the Detection of Lesser-Known Rhetorical Figures: A Systematic Survey and Research Challenges
• Title（参考訳）: 知識の少ない修辞図の発見に対する計算的アプローチ:体系的調査と研究課題
• Authors: Ramona Kühn, Jelena Mitrović, Michael Granitzer,
• Abstract要約: 修辞的な人物は、テキストをより面白く、覚えやすく、説得力のあるものにすることで、日々のコミュニケーションにおいて重要な役割を担います。 テキストの意味を十分に理解するためには、修辞的な数字を計算的に検出することが重要である。 我々は、あまり知られていないレトリックフィギュアに対する計算手法の概要を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372911857214884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rhetorical figures play a major role in our everyday communication as they make text more interesting, more memorable, or more persuasive. Therefore, it is important to computationally detect rhetorical figures to fully understand the meaning of a text. We provide a comprehensive overview of computational approaches to lesser-known rhetorical figures. We explore the linguistic and computational perspectives on rhetorical figures, emphasizing their significance for the domain of Natural Language Processing. We present different figures in detail, delving into datasets, definitions, rhetorical functions, and detection approaches. We identified challenges such as dataset scarcity, language limitations, and reliance on rule-based methods.
• Abstract（参考訳）: 修辞的な人物は、テキストをより面白く、覚えやすく、説得力のあるものにすることで、日々のコミュニケーションにおいて重要な役割を担います。 したがって、テキストの意味を十分に理解するためには、修辞学的な数字を計算的に検出することが重要である。 我々は、あまり知られていないレトリックフィギュアに対する計算手法の概要を概観する。 我々は、自然言語処理の分野におけるそれらの重要性を強調し、修辞的図形に関する言語的・計算的な視点を探求する。 データセット、定義、修辞関数、検出アプローチなど、さまざまな数値を詳細に提示する。 データセットの不足、言語制限、ルールベースのメソッドへの依存といった課題を特定した。

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