Overview of the NLPCC 2024 Shared Task on Chinese Metaphor Generation

要約

この論文は、第 13 回自然言語処理と中国語コンピューティングに関する CCF 会議 (NLPCC 2024) で主催された、中国語のメタファー生成に関する共有タスクの結果を紹介します。
この共有タスクの目標は、機械学習技術を使用して中国語の比喩を生成し、比喩文の基本コンポーネントを効果的に識別することです。
これは 2 つのサブタスクに分かれています。 1) メタファー生成。これには、TENOR、GROUND、および VEHICLE で構成される提供されたタプルからメタファーを作成することが含まれます。
ここでの目標は、GROUND の概念に導かれて、主体 (つまり TENOR) と対象 (つまり VEHICLE) を結び付ける比喩を合成することです。
2) 比喩コンポーネントの識別。比喩文から最も適切な TENOR、GROUND、および VEHICLE を抽出します。
このコンポーネントでは、指定された根拠に対応する最も適切なメタファー要素を特定する必要があります。
全体的な結果に加えて、両方のサブタスクにわたって合計 4 チームが参加したメタファー生成共有タスクからのセットアップと洞察についても報告します。

要約(オリジナル)

This paper presents the results of the shared task on Chinese metaphor generation, hosted at the 13th CCF Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing (NLPCC 2024). The goal of this shared task is to generate Chinese metaphors using machine learning techniques and effectively identifying basic components of metaphorical sentences. It is divided into two subtasks: 1) Metaphor Generation, which involves creating a metaphor from a provided tuple consisting of TENOR, GROUND, and VEHICLE. The goal here is to synthesize a metaphor that connects the subject (i.e. TENOR) with the object (i.e. VEHICLE), guided by the concept of the GROUND. 2) Metaphor Components Identification, which extracts the most fitting TENORs, GROUNDs, and VEHICLEs from a metaphorical sentence. This component requires the identification of the most fitting metaphor elements that correspond to the specified grounds. In addition to overall results, we report on the setup and insights from the metaphor generation shared task, which attracted a total of 4 participating teams across both subtasks.

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