論文の概要: CERD: A Comprehensive Chinese Rhetoric Dataset for Rhetorical Understanding and Generation in Essays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19691v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:05:05.599546
• Title: CERD: A Comprehensive Chinese Rhetoric Dataset for Rhetorical Understanding and Generation in Essays
• Title（参考訳）: CERD:エッセイにおける修辞的理解と生成のための総合的な中国の修辞的データセット
• Authors: Nuowei Liu, Xinhao Chen, Hongyi Wu, Changzhi Sun, Man Lan, Yuanbin Wu, Xiaopeng Bai, Shaoguang Mao, Yan Xia,
• Abstract要約: 既存の修辞的データセットやコーパスは主に単一の粗いカテゴリや細かいカテゴリに焦点を当てている。 提案手法は,4つの大まかなカテゴリからなる中国エッセイレトリックデータセット(CERD)を提案する。 CERDは、手動で注釈付きで包括的な中国の修辞的データセットで、5つの相互関連サブタスクがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.728539221991188
• License:
• Abstract: Existing rhetorical understanding and generation datasets or corpora primarily focus on single coarse-grained categories or fine-grained categories, neglecting the common interrelations between different rhetorical devices by treating them as independent sub-tasks. In this paper, we propose the Chinese Essay Rhetoric Dataset (CERD), consisting of 4 commonly used coarse-grained categories including metaphor, personification, hyperbole and parallelism and 23 fine-grained categories across both form and content levels. CERD is a manually annotated and comprehensive Chinese rhetoric dataset with five interrelated sub-tasks. Unlike previous work, our dataset aids in understanding various rhetorical devices, recognizing corresponding rhetorical components, and generating rhetorical sentences under given conditions, thereby improving the author's writing proficiency and language usage skills. Extensive experiments are conducted to demonstrate the interrelations between multiple tasks in CERD, as well as to establish a benchmark for future research on rhetoric. The experimental results indicate that Large Language Models achieve the best performance across most tasks, and jointly fine-tuning with multiple tasks further enhances performance.
• Abstract（参考訳）: 既存の修辞的理解と生成データセットやコーパスは、主に単一の粗いカテゴリまたは細かなカテゴリに焦点を当て、独立したサブタスクとして扱うことで、異なる修辞的装置間の共通的な相互関係を無視している。 本稿では, 比喩, 人格化, ハイパーボレ, 並列性を含む4つの大まかなカテゴリと, 形と内容の双方で23の細かなカテゴリから構成される中国のエッセイ・レトリック・データセット(CERD)を提案する。 CERDは、手動で注釈付きで包括的な中国の修辞的データセットで、5つの相互関連サブタスクがある。 過去の研究と異なり,我々のデータセットは,様々な修辞装置を理解し,対応する修辞要素を認識し,与えられた条件下で修辞文を生成することを支援する。 CERDにおける複数のタスク間の相互関係を実証し、将来の修辞学研究のためのベンチマークを確立するために、広範囲な実験を行った。 実験結果から,大規模言語モデルがほとんどのタスクで最高のパフォーマンスを達成し,複数のタスクを共同で微調整することで,パフォーマンスがさらに向上することが示唆された。

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