論文の概要: Unveiling LLMs' Metaphorical Understanding: Exploring Conceptual Irrelevance, Context Leveraging and Syntactic Influence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04120v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 09:45:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.467864
• Title: Unveiling LLMs' Metaphorical Understanding: Exploring Conceptual Irrelevance, Context Leveraging and Syntactic Influence
• Title（参考訳）: LLMのメタフォリカル理解:概念的無関係、文脈のレバレッジ、統語的影響を探る
• Authors: Fengying Ye, Shanshan Wang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、知識統合、文脈推論、創造的生成における高度な能力を示す。 本研究では,LLMのメタファ処理能力について3つの視点から検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.32545329527664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metaphor analysis is a complex linguistic phenomenon shaped by context and external factors. While Large Language Models (LLMs) demonstrate advanced capabilities in knowledge integration, contextual reasoning, and creative generation, their mechanisms for metaphor comprehension remain insufficiently explored. This study examines LLMs' metaphor-processing abilities from three perspectives: (1) Concept Mapping: using embedding space projections to evaluate how LLMs map concepts in target domains (e.g., misinterpreting "fall in love" as "drop down from love"); (2) Metaphor-Literal Repository: analyzing metaphorical words and their literal counterparts to identify inherent metaphorical knowledge; and (3) Syntactic Sensitivity: assessing how metaphorical syntactic structures influence LLMs' performance. Our findings reveal that LLMs generate 15\%-25\% conceptually irrelevant interpretations, depend on metaphorical indicators in training data rather than contextual cues, and are more sensitive to syntactic irregularities than to structural comprehension. These insights underline the limitations of LLMs in metaphor analysis and call for more robust computational approaches.
• Abstract（参考訳）: メタファー分析(Metaphor analysis)は、文脈や外部要因によって形成される複雑な言語現象である。 大言語モデル(LLM)は知識統合、文脈推論、創造的生成の高度な能力を示すが、メタファー理解のためのメカニズムはいまだ不十分である。 本研究では,LLMのメタファ・リテラル・レポジトリ(メタファ・リテラル・レポジトリ:メタメタファ・リポジトリ:メタファ・リテラル・リポジトリ:メタメタファ・リポジトリ:メタファ・リポジトリ:メタファ・メタファ・リポジトリ:メタファ・リポジトリ:メタファ・リポジトリ:メタファ・メタファ・リポジトリ:メタファ・メタファ・リポジトリ:メタファ・メタファ・リポジトリ:メタファ・メタファ・リポジショナリ(メタファ・リポジケーション:メタファ・リポジケーション:メタファ・メタファ・リポジトリー:メタファ・リポジトリ:メタファティカル・リポジケーション:メタファティカル・ナミカル・ナミカル・ナリファクション(メタファティブ・ナミティブ)とメタファ・ナミティブ・ナミティブ・ナミティブ(メタファティクス)の3つの視点から,LLMのメタファのメタファ(メタファクト・モデル)のメタファを抽出する。 その結果, LLMは概念的に無関係な解釈を生じさせ, 文脈的手がかりよりも学習データの比喩的指標に依存し, 構造的理解よりも構文的不規則に敏感であることがわかった。 これらの知見は比喩分析における LLM の限界を明らかにし、より堅牢な計算手法を求める。

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