論文の概要: MetFuse: Figurative Fusion between Metonymy and Metaphor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12919v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 16:02:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.553499
• Title: MetFuse: Figurative Fusion between Metonymy and Metaphor
• Title（参考訳）: MetFuse: MetonymyとMetaphorの融合
• Authors: Saptarshi Ghosh, Tianyu Jiang,
• Abstract要約: ミートニミーと比喩はしばしば自然言語で共起するが、計算研究は主に独立して研究されている。 本稿では,リテラル文をメタノミック,メタファ,ハイブリッドの3つの変種に変換するフレームワークを提案する。 MetFuseは,メタモニミーとメタファの融合に関する最初の専用データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.331858521587434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metonymy and metaphor often co-occur in natural language, yet computational work has studied them largely in isolation. We introduce a framework that transforms a literal sentence into three figurative variants: metonymic, metaphoric, and hybrid. Using this framework, we construct MetFuse, the first dedicated dataset of figurative fusion between metonymy and metaphor, containing 1,000 human-verified meaning-aligned quadruplets totaling 4,000 sentences. Extrinsic experiments on eight existing benchmarks show that augmenting training data with MetFuse consistently improves both metonymy and metaphor classification, with hybrid examples yielding the largest gains on metonymy tasks. Using this dataset, we also analyze how the presence of one figurative type impacts another. Our findings show that both human annotators and large language models better identify metonymy in hybrid sentences than in metonymy-only sentences, demonstrating that the presence of a metaphor makes a metonymic noun more explicit. Our dataset is publicly available at: https://github.com/cincynlp/MetFuse.
• Abstract（参考訳）: ミートニミーと比喩はしばしば自然言語で共起するが、計算研究は主に独立して研究されている。 本稿では,リテラル文をメタノミック,メタファ,ハイブリッドの3つの変種に変換するフレームワークを提案する。 このフレームワークを用いて,メソニミーと比喩を融合した最初の専用データセットであるMetFuseを構築した。 既存の8つのベンチマークでは、MetFuseでトレーニングデータを増強することで、メトニミーとメタファの両方の分類が一貫して改善され、ハイブリッドな例がメトニミータスクの最大の利益をもたらすことが示されている。 このデータセットを用いて、ある図形型の存在が別の図形にどう影響するかを分析する。 以上の結果から,ヒトのアノテータと大言語モデルの両方が,メタノニムのみの文よりも,ハイブリット文のメタノニムを同定し,メタモニムの存在がメタノニム名詞をより明確化することが示された。 私たちのデータセットは、https://github.com/cincynlp/MetFuse.comで公開されています。

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