論文の概要: Wisdom in Unity: The Role of Multilingual Training in Figurative Language Identification in Proverbs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08090v1
• Date: Sat, 08 Aug 2026 12:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.661845
• Title: Wisdom in Unity: The Role of Multilingual Training in Figurative Language Identification in Proverbs
• Title（参考訳）: 統一における知恵--動詞の言語識別における多言語学習の役割
• Authors: Rama Alomair, Remas Alsubaie, Walaa Saifalislam, Rima Alsonbul, Mona Alnajjar, Razan Aldossari, Haya Alibrahim, Abeer Aldayel,
• Abstract要約: 多言語エンコーダや命令調律LPMを含む5つのモデルを評価する。 本研究では,4つの相補的図形形式を特徴付ける証明のための多次元アノテーションフレームワークを提案する。 その結果,翻訳された多言語学習データの約50%は,ほぼ最適な言語識別性能を達成するのに十分であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although multilingual approaches to figurative language identification are not new, the shift beyond language homogeneous training data requires a clearer understanding of the contribution of translated multilingual supervision. We examine this question using 742 proverb concepts across 6,787 translated instances in seven languages. We evaluate five models, including multilingual encoders and instruction tuned LLMs, under progressively increasing levels of multilingual supervision. Moreover, we introduce a multidimensional annotation framework for proverbs that characterizes them through four complementary figurative forms: Metaphorical, Moral/Advisory, Cause-Effect, and Culture Specific. Our findings show that approximately 50% of the translated multilingual training data is sufficient to achieve near-optimal figurative language identification performance. We further show that combining diverse figurative forms yields the strongest overall performance. A notable finding is that the least frequent figurative form, Culture Specific, exhibits the largest performance gains under multilingual supervision. Furthermore, the Moral/Advisory and Culture Specific forms contribute most to the performance of instruction-tuned LLMs on figurative language identification. These findings motivate multilingual figurative language identification to move beyond metaphor-centric taxonomies toward concept level multidimensional frameworks that explicitly model complementary forms of figurative meaning.
• Abstract（参考訳）: 比喩的言語識別に対する多言語的アプローチは新しいものではないが、言語均質な訓練データを超えたシフトは、翻訳された多言語的監督の貢献をより明確に理解する必要がある。 7言語で6,787の翻訳例を対象に,772の証明概念を用いてこの問題を検証した。 多言語エンコーダや命令調律LPMを含む5つのモデルを評価する。 さらに, メタフォリカル, モラル・アドバイザリー, 因果関係, 文化特化という4つの相補的図形を特徴付ける, 証明のための多次元アノテーションフレームワークを導入する。 その結果,翻訳された多言語学習データの約50%は,ほぼ最適な言語識別性能を達成するのに十分であることがわかった。 さらに、多種多様な図形を組み合わせることで、全体的なパフォーマンスが最も高いことを示す。 注目すべき発見は、最も頻度の低い図形形式であるCulture Specificは、多言語による監督の下で最大のパフォーマンス向上を示していることである。 さらに,Moral/Advisory and Culture Specific 形式は,図形言語識別における命令調整 LLM の性能に大きく寄与する。 これらの知見は、比喩中心の分類を超越して、比喩的意味の相補的な形式を明示的にモデル化する概念レベルの多次元フレームワークへと移行する多言語言語識別を動機付けている。

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