metaphor detection | BriefGPT

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Meta4XNLI: 一个用于隐喻检测和解释的跨语言平行语料库
我们提出了 Meta4XNLI，这是一个包含西班牙语和英语隐喻注释的新型并行数据集，用于隐喻检测和解释的任务。通过利用我们提出的语料库，我们通过一系列的单语和跨语言实验来研究语言模型对隐喻的识别和理解能力。我们审查了结果并进行了错误分析，以
PDF3 months ago
ACL使用大规模自动隐喻辨识验证隐喻断言
这项研究是基于大规模语料库的分析，验证了有关动词隐喻的一些存在观点，结果显示，作为隐喻使用的动词的直接宾语往往具有较低的具体性、可形象化和熟悉度，隐喻更容易在情感和主观句子中使用。
PDF3 months ago
MD-PK: 通過提示學習和知識蒸餾進行隱喻檢測
通过知识蒸馏和提示学习，我们设立了一种为隐喻检测任务设计的提示学习模板，使得模型能够准确推断目标词的上下文含义，并使用先验知识的教师模型生成有意义的软标签，从而使得模型能够更好地应对数据稀疏性和过度自信的问题，并在多个数据集上取得了最新的实
PDF3 months ago
ContrastWSD: 在遵循隐喻识别程序的基础上通过词义消歧提高隐喻检测的性能
该研究提出了一种基于 RoBERTa 的隐喻检测模型 ContrastWSD，它结合了隐喻识别过程（MIP）和词义消歧（WSD），通过提取和对比单词的上下文意义和基本含义，确定其是否在句子中以隐喻方式使用。通过利用来自 WSD 模型的词义，
PDF10 months ago
ACL通过显式基本含义建模实现隐喻检测
提出了基于模型和训练集的字面注释，比较上下文意义以识别隐喻，并成功实现对基本注释目标的检测的一种新颖的隐喻检测方法，验证了对于隐喻检测建模基本意义的重要性和有效性。
PDFa year ago
ACL端到端隐喻检测的对抗多任务学习
本论文提出了一种基于多任务学习的方法，通过使用对对手学习进行元喻识别模型与词义消歧模型间的特征转移，从而缓解元喻识别领域中因数据量过少而导致的问题。实验表明，该方法具有很好的性能表现。
PDFa year ago
有效上下文去噪的隐喻检测
提出了一个新的基于 RoBERTa 模型的 RoPPT 模型，该模型在隐喻检测中引入了面向目标的语法树结构；相对于现有模型，RoPPT 聚焦于语义相关信息，并在几个主要隐喻数据集上取得了最先进的表现；我们还将我们的方法与几种流行的去噪和修
PDFa year ago
FrameBERT: 带有框架嵌入学习的概念隐喻检测
本文提出了基于 RoBERTa 的模型 FrameBERT，旨在通过学习和整合 FrameNet 嵌入，实现概念级别的隐喻检测，并成功地达到了与现有最优模型相当或更好的效果，且较为可解释和易解释，其能力归功于对 FrameNet 外部知识的
PDFa year ago
利用新西班牙语语料库进行多语言和跨语言隐喻检测
本研究通过使用 MIPVU 方法并创建 CoMeta 数据集，提出了一种进行隐喻检测的具有竞争力的多语种和单语种大型语言模型的方法，同时在英语和西班牙语之间进行了跨语言实验。
PDF2 years ago