論文の概要: CAMMAR: Culture-Aware Matryoshka for Metaphorical Arabic Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15847v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 11:05:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.831644
- Title: CAMMAR: Culture-Aware Matryoshka for Metaphorical Arabic Representations
- Title（参考訳）: CAMMAR:メタフォリカルアラビア語表現のための文化に配慮したマトリョシュカ
- Abstract要約: CAMAUCMARは、ネストした語彙、文化的、比喩的な埋め込み部分空間に意味を整理する。
幾何学的読み出しは、層間幾何学がペア化された監督によって形成されるときの比喩をはるかに上回っている。
制御されたアブレーションは、形態素の根に語彙層を接地すると、小さいが一貫した利得が得られることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metaphor in Arabic is a culturally grounded mechanism for constructing meaning, encoding cultural knowledge that shapes interpretation. Yet current Arabic language models typically collapse lexical, cultural, and metaphorical information into a single representational space, a phenomenon we term "semantic smearing". We introduce CAMMAR (Culture-Aware Matryoshka for Metaphorical Arabic Representations), a representation learning framework that organizes meaning into nested lexical, cultural, and metaphorical embedding subspaces through a staged semantic curriculum. The design implements compositional principles of Al-Jurjani's theory of nazum, modeling figurative meaning as compositionally grounded in prior semantic relations, and yields a training-free geometric measure of metaphoricity based on the distance between lexical and metaphorical representations. Evaluated on a new span-annotated Arabic metaphor set as word-matched figurative/literal pairs, the geometric readout detects metaphor well above chance when the inter-layer geometry is shaped by paired supervision (AUC up to 0.84; figurative outscores its literal counterpart for the same word in 82.6\% of pairs), but sits at chance under an unsupervised domain contrast alone, a clean separation between a legible-under-supervision regime and a non-emergent one. A controlled ablation shows that grounding the lexical layer in morphological roots gives a small but consistent gain, an effect absent from direct probing that reflects the layer's quality as a measurement anchor. We will release the datasets, cultural concept inventory, and code upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: アラビア語のメタファー(Metaphor)は、解釈を形作る文化知識をエンコードする、意味を構築するための文化的基盤を持つメカニズムである。
しかし、現在のアラビア語モデルは、通常、語彙、文化的、比喩的な情報を単一の表現空間に分解する。
そこで,我々はCAMMAR(Culture-Aware Matryoshka for Metaphorical Arabic Representations)を紹介した。
この設計は、Al-Jurjaniのナズムの理論の作曲原理を実装し、前述した意味的関係に基礎を置く構成的意味をモデル化し、語彙的表現と比喩的表現の間の距離に基づいて比喩の訓練なし幾何測度を与える。
単語マッチングされた図形/文字のペアとしてセットされた新しいアラビア語メタファーに基づいて評価され、幾何学的読み出しは、層間幾何学がペア化された監督によって形作られた場合のメタファー(AUC 最大 0.84; 図形は、同じ単語のリテラルを82.6 %のペアで表す)をはるかに上回るように検出する。
制御されたアブレーションは、レキシカル層をモルフォロジーの根に接地すると小さいが一貫した利得が得られ、これは層を測定アンカーとしての品質を反映する直接プローブが欠如していることを示している。
承認されたデータセット、文化概念のインベントリ、コードをリリースします。
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