論文の概要: A Dual-Perspective Metaphor Detection Framework Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17332v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 06:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:41.291665
• Title: A Dual-Perspective Metaphor Detection Framework Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた双対メタファー検出フレームワーク
• Authors: Yujie Lin, Jingyao Liu, Yan Gao, Ante Wang, Jinsong Su,
• Abstract要約: メタファ検出のための新しいデュアルパースペクティブフレームワークであるDMDを提案する。 比喩理論の暗黙的および明示的な応用を利用して比喩検出においてLLMを導く。 従来の手法と比較して、我々のフレームワークはより透過的な推論プロセスを提供し、より信頼性の高い予測を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.18537460293431
• License:
• Abstract: Metaphor detection, a critical task in natural language processing, involves identifying whether a particular word in a sentence is used metaphorically. Traditional approaches often rely on supervised learning models that implicitly encode semantic relationships based on metaphor theories. However, these methods often suffer from a lack of transparency in their decision-making processes, which undermines the reliability of their predictions. Recent research indicates that LLMs (large language models) exhibit significant potential in metaphor detection. Nevertheless, their reasoning capabilities are constrained by predefined knowledge graphs. To overcome these limitations, we propose DMD, a novel dual-perspective framework that harnesses both implicit and explicit applications of metaphor theories to guide LLMs in metaphor detection and adopts a self-judgment mechanism to validate the responses from the aforementioned forms of guidance. In comparison to previous methods, our framework offers more transparent reasoning processes and delivers more reliable predictions. Experimental results prove the effectiveness of DMD, demonstrating state-of-the-art performance across widely-used datasets.
• Abstract（参考訳）: メタファー検出は自然言語処理において重要なタスクであり、文中の特定の単語が比喩的に使用されるかどうかを識別する。 伝統的なアプローチは、比喩理論に基づいた意味的関係を暗黙的に符号化する教師あり学習モデルにしばしば依存する。 しかし、これらの手法は意思決定プロセスにおける透明性の欠如に悩まされることが多く、予測の信頼性を損なう。 近年の研究では、LLM(大規模言語モデル)が比喩検出に有意な可能性を示唆している。 それでも、それらの推論能力は、事前に定義された知識グラフによって制約される。 これらの制約を克服するために,メタファ検出においてLLMをガイドするメタファ理論の暗黙的および明示的応用とを両立させる新しいデュアルパースペクティブフレームワークDMDを提案する。 従来の手法と比較して、我々のフレームワークはより透過的な推論プロセスを提供し、より信頼性の高い予測を提供する。 実験によりDMDの有効性が証明され,広く使用されているデータセット間の最先端性能が実証された。

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