A framework for annotating and modelling intentions behind metaphor use
作者: Gianluca Michelli, Xiaoyu Tong, Ekaterina Shutova
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-04
💡 一句话要点
提出隐喻意图分类体系并构建数据集，评估LLM在此任务上的表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐喻理解 意图分类 自然语言处理 大型语言模型 数据集构建
📋 核心要点
- 现有隐喻研究缺乏适用于NLP应用的意图分类体系，阻碍了语言模型对隐喻深层含义的理解。
- 论文提出包含9个类别的隐喻意图分类体系，并构建了首个隐喻意图标注数据集。
- 实验表明，即使是大型语言模型在零样本和少样本情况下，推断隐喻背后的意图仍然面临挑战。
📝 摘要（中文）
隐喻是日常语言的一部分，塑造着我们概念化世界的方式。此外，它们在交流中扮演着多方面的角色，使得语言模型(LMs)对它们的理解和生成成为一项具有挑战性的任务。虽然文献中已经有大量工作将隐喻与个人意图的实现联系起来，但目前还没有适用于自然语言处理(NLP)应用的此类意图的综合分类体系。在本文中，我们提出了一个通常归因于隐喻的意图的新分类体系，该体系包含9个类别。我们还发布了第一个针对隐喻使用背后的意图进行注释的数据集。最后，我们使用这个数据集来测试大型语言模型(LLMs)在零样本和上下文少样本设置中推断隐喻使用背后的意图的能力。我们的实验表明，这对于LLMs来说仍然是一个挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自然语言处理领域中，缺乏对隐喻背后意图进行有效建模的问题。现有方法难以捕捉隐喻的多面性，无法让语言模型真正理解隐喻所表达的深层含义和说话者的意图。这限制了语言模型在理解和生成隐喻性语言方面的能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的隐喻意图分类体系，并基于此构建标注数据集，从而为语言模型提供学习隐喻意图的有效资源。通过对隐喻意图进行明确的分类和标注，可以帮助语言模型更好地理解隐喻的语义和语用信息。
技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：首先，设计了一个包含9个类别的隐喻意图分类体系。其次，基于该分类体系，构建了一个标注数据集，其中包含了对隐喻及其对应意图的标注。最后，使用该数据集评估了大型语言模型在隐喻意图推断任务上的表现，分别在零样本和少样本设置下进行测试。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个新颖的隐喻意图分类体系，该体系旨在全面覆盖隐喻可能表达的各种意图。此外，论文还构建了首个针对隐喻意图进行标注的数据集，为后续研究提供了宝贵的资源。与现有方法相比，该方法更注重对隐喻背后意图的建模，而非仅仅关注隐喻的表面语义。
关键设计：论文中意图分类体系的设计是关键。9个类别具体内容未知，但其设计目标是全面覆盖隐喻可能表达的各种意图。数据集的构建也至关重要，需要保证标注的质量和一致性。实验部分，论文采用了零样本和少样本设置，旨在评估大型语言模型在不同数据量下的泛化能力。具体参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文信息中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是大型语言模型在隐喻意图推断任务上仍然面临挑战，这表明隐喻理解仍然是自然语言处理领域的一个难题。具体的性能数据和提升幅度在论文信息中未提及，属于未知信息。但该研究揭示了现有语言模型在理解隐喻深层含义方面的局限性，为未来的研究方向提供了启示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如情感分析、对话系统和文本生成。通过理解隐喻背后的意图，可以提高情感分析的准确性，使对话系统能够更自然地与用户交流，并使文本生成模型能够生成更富有表现力的文本。此外，该研究还可以促进跨文化交流，因为隐喻的使用在不同文化中可能存在差异。
📄 摘要（原文）
Metaphors are part of everyday language and shape the way in which we conceptualize the world. Moreover, they play a multifaceted role in communication, making their understanding and generation a challenging task for language models (LMs). While there has been extensive work in the literature linking metaphor to the fulfilment of individual intentions, no comprehensive taxonomy of such intentions, suitable for natural language processing (NLP) applications, is available to present day. In this paper, we propose a novel taxonomy of intentions commonly attributed to metaphor, which comprises 9 categories. We also release the first dataset annotated for intentions behind metaphor use. Finally, we use this dataset to test the capability of large language models (LLMs) in inferring the intentions behind metaphor use, in zero- and in-context few-shot settings. Our experiments show that this is still a challenge for LLMs.