Science is Exploration: Computational Frontiers for Conceptual Metaphor Theory

要約

比喩はどこにでもあります。
それらは、最も洗練された詩から一見無味乾燥な学術散文に至るまで、自然言語のあらゆる領域に広く現れます。
言語の認知科学における重要な研究は、概念的な比喩、つまり、ある経験領域を別の言語で体系的に構造化することの存在を主張しています。
概念的な比喩は単なる修辞的な誇張ではなく、人間の認識における類推の役割を示す重要な証拠です。
この論文では、大規模言語モデル (LLM) が自然言語データ内のそのような概念的メタファーの存在を正確に識別して説明できるかどうかを問います。
メタファー注釈ガイドラインに基づいた新しいプロンプト手法を使用して、LLM が概念的メタファーに関する大規模な計算研究に有望なツールであることを実証します。
さらに、LLM がヒューマン・アノテーター向けに設計された手順ガイドラインを適用でき、驚くほど深い言語知識を示していることを示します。

要約(オリジナル)

Metaphors are everywhere. They appear extensively across all domains of natural language, from the most sophisticated poetry to seemingly dry academic prose. A significant body of research in the cognitive science of language argues for the existence of conceptual metaphors, the systematic structuring of one domain of experience in the language of another. Conceptual metaphors are not simply rhetorical flourishes but are crucial evidence of the role of analogical reasoning in human cognition. In this paper, we ask whether Large Language Models (LLMs) can accurately identify and explain the presence of such conceptual metaphors in natural language data. Using a novel prompting technique based on metaphor annotation guidelines, we demonstrate that LLMs are a promising tool for large-scale computational research on conceptual metaphors. Further, we show that LLMs are able to apply procedural guidelines designed for human annotators, displaying a surprising depth of linguistic knowledge.

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