Computational Approaches to the Detection of Lesser-Known Rhetorical Figures: A Systematic Survey and Research Challenges

要約

修辞的数字は、テキストをより興味深く、より記憶に残り、より説得力のあるものにするため、日常のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たします。
したがって、テキストの意味を完全に理解するには、修辞的図形をコンピュータで検出することが重要です。
あまり知られていない修辞的図形に対する計算的アプローチの包括的な概要を提供します。
私たちは、自然言語処理の分野における修辞的図形の重要性を強調しながら、修辞的図形に関する言語学的および計算上の観点を探求します。
データセット、定義、修辞関数、検出アプローチを詳しく掘り下げて、さまざまな図を詳細に示します。
データセットの不足、言語の制限、ルールベースの手法への依存などの課題を特定しました。

要約(オリジナル)

Rhetorical figures play a major role in our everyday communication as they make text more interesting, more memorable, or more persuasive. Therefore, it is important to computationally detect rhetorical figures to fully understand the meaning of a text. We provide a comprehensive overview of computational approaches to lesser-known rhetorical figures. We explore the linguistic and computational perspectives on rhetorical figures, emphasizing their significance for the domain of Natural Language Processing. We present different figures in detail, delving into datasets, definitions, rhetorical functions, and detection approaches. We identified challenges such as dataset scarcity, language limitations, and reliance on rule-based methods.

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