ContrastWSD: Enhancing Metaphor Detection with Word Sense Disambiguation Following the Metaphor Identification Procedure

要約

この論文では、メタファー識別手順 (MIP) と語義曖昧さ回避 (WSD) を統合した RoBERTa ベースのメタファー検出モデルである ContrastWSD を紹介します。これは、文脈上の意味を抽出して単語の基本的な意味と対比し、それが比喩的に使用されているかどうかを判断します。
一文。
WSD モデルから派生した語感を利用することで、私たちのモデルはメタファー検出プロセスを強化し、コンテキストの埋め込みのみに依存したり、基本的な定義やその他の外部知識のみを統合したりする他の方法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
さまざまなベンチマーク データセットでアプローチを評価し、強力なベースラインと比較して、メタファー検出の進歩における有効性を示します。

要約(オリジナル)

This paper presents ContrastWSD, a RoBERTa-based metaphor detection model that integrates the Metaphor Identification Procedure (MIP) and Word Sense Disambiguation (WSD) to extract and contrast the contextual meaning with the basic meaning of a word to determine whether it is used metaphorically in a sentence. By utilizing the word senses derived from a WSD model, our model enhances the metaphor detection process and outperforms other methods that rely solely on contextual embeddings or integrate only the basic definitions and other external knowledge. We evaluate our approach on various benchmark datasets and compare it with strong baselines, indicating the effectiveness in advancing metaphor detection.

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