論文の概要: Towards Multimodal Metaphor Understanding: A Chinese Dataset and Model for Metaphor Mapping Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02434v1
- Date: Sun, 05 Jan 2025 04:15:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:07:42.297185
- Title: Towards Multimodal Metaphor Understanding: A Chinese Dataset and Model for Metaphor Mapping Identification
- Title（参考訳）: マルチモーダルメタファー理解に向けて--メタファーマッピング同定のための中国語データセットとモデル
- Authors: Dongyu Zhang, Shengcheng Yin, Jingwei Yu, Zhiyao Wu, Zhen Li, Chengpei Xu, Xiaoxia Wang, Feng Xia,
- Abstract要約: 我々は、特定のターゲットドメインとソースドメインのアノテーションを含む中国のマルチモーダルメタファー広告データセット(CM3D)を開発した。
我々は,これらのマッピングを識別するための認知過程をシミュレートする,CPMMIM (Chain-of-NLP) Prompting-based Metaphor Mapping Identification Model) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.08615188602226
- License:
- Abstract: Metaphors play a crucial role in human communication, yet their comprehension remains a significant challenge for natural language processing (NLP) due to the cognitive complexity involved. According to Conceptual Metaphor Theory (CMT), metaphors map a target domain onto a source domain, and understanding this mapping is essential for grasping the nature of metaphors. While existing NLP research has focused on tasks like metaphor detection and sentiment analysis of metaphorical expressions, there has been limited attention to the intricate process of identifying the mappings between source and target domains. Moreover, non-English multimodal metaphor resources remain largely neglected in the literature, hindering a deeper understanding of the key elements involved in metaphor interpretation. To address this gap, we developed a Chinese multimodal metaphor advertisement dataset (namely CM3D) that includes annotations of specific target and source domains. This dataset aims to foster further research into metaphor comprehension, particularly in non-English languages. Furthermore, we propose a Chain-of-Thought (CoT) Prompting-based Metaphor Mapping Identification Model (CPMMIM), which simulates the human cognitive process for identifying these mappings. Drawing inspiration from CoT reasoning and Bi-Level Optimization (BLO), we treat the task as a hierarchical identification problem, enabling more accurate and interpretable metaphor mapping. Our experimental results demonstrate the effectiveness of CPMMIM, highlighting its potential for advancing metaphor comprehension in NLP. Our dataset and code are both publicly available to encourage further advancements in this field.
- Abstract（参考訳）: メタファーは人間のコミュニケーションにおいて重要な役割を担っているが、その理解は認知の複雑さのために自然言語処理(NLP)において重要な課題である。
概念メタファー理論 (Conceptual Metaphor Theory, CMT) によれば、メタファーは対象ドメインをソースドメインにマッピングし、このマッピングを理解することはメタファーの性質を理解するのに不可欠である。
既存のNLP研究はメタファー検出や比喩表現の感情分析といったタスクに重点を置いているが、ソースドメインとターゲットドメインのマッピングを識別する複雑なプロセスには注目が集まっていない。
さらに、非英語の多モーダルな比喩資源は文学において無視され続けており、比喩解釈に関わる重要な要素の深い理解を妨げる。
このギャップに対処するため、特定のターゲットドメインとソースドメインのアノテーションを含む中国のマルチモーダルメタファー広告データセット(CM3D)を開発した。
このデータセットは、特に非英語言語におけるメタファー理解のさらなる研究を促進することを目的としている。
さらに,これらのマッピングを識別するための認知過程をシミュレートする,CPMMIM (Chain-of-Thought) Prompting-based Metaphor Mapping Identification Model) を提案する。
CoT推論とBLO(Bi-Level Optimization)のインスピレーションを得て,タスクを階層的識別問題として扱い,より正確かつ解釈可能なメタファマッピングを実現する。
実験の結果,CPMMIMの有効性が示され,NLPにおけるメタファー理解の促進の可能性を明らかにした。
私たちのデータセットとコードはどちらも、この分野のさらなる進歩を促進するために公開されています。
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