Automatic Extraction of Metaphoric Analogies from Literary Texts: Task Formulation, Dataset Construction, and Evaluation

📄 arXiv: 2412.15375v1 📥 PDF

作者: Joanne Boisson, Zara Siddique, Hsuvas Borkakoty, Dimosthenis Antypas, Luis Espinosa Anke, Jose Camacho-Collados

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-19

备注: Accepted to COLING 2025, long paper

💡 一句话要点

提出文学文本隐喻类比自动抽取方法，并构建数据集用于评估大型语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 隐喻类比抽取 文学文本分析 大型语言模型 数据集构建 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏从文学文本中自动抽取隐喻类比的能力，需要人工标注，成本高昂。
  2. 论文提出利用大型语言模型(LLMs)的推理能力，直接从文本中抽取隐喻类比，无需人工干预。
  3. 实验结果表明，LLMs在隐喻类比抽取和隐式元素生成方面表现出竞争力，为自动化隐喻分析提供了可能。

📝 摘要（中文）

本研究关注从文学文本中抽取构成隐喻类比的概念。为此，我们借助领域专家构建了一个新的数据集。我们比较了最近的大型语言模型(LLMs)在从包含比例类比的文本片段中构建隐喻映射的开箱即用能力。此外，我们还评估了这些模型在生成类比的隐式元素方面的能力，这些元素在文本中被间接暗示，并由人类读者推断。实验中LLMs取得的有竞争力的结果令人鼓舞，并开辟了新的途径，例如自动从文本中提取类比和隐喻，而不是投入资源让领域专家手动标记数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从文学文本中自动提取隐喻类比关系的问题。现有方法主要依赖人工标注，耗时耗力，且难以处理大规模文本数据。缺乏自动化的隐喻类比抽取方法，阻碍了对文学作品的深入理解和分析。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的语言理解和推理能力，直接从文本中识别和抽取隐喻类比关系。通过提示工程（Prompt Engineering）和微调（Fine-tuning）等技术，引导LLMs理解文本中的隐喻结构，并自动生成类比关系中的缺失元素。

技术框架：整体流程包括：1) 构建包含文学文本及其对应隐喻类比关系的数据集；2) 设计合适的提示模板，引导LLMs理解隐喻类比的结构；3) 使用数据集对LLMs进行微调，提高其抽取隐喻类比关系的能力；4) 评估LLMs在抽取显式类比关系和生成隐式类比元素方面的性能。主要模块包括数据预处理模块、提示模板设计模块、LLM微调模块和评估模块。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个针对文学文本隐喻类比抽取的新任务；2) 构建了一个高质量的隐喻类比数据集，为相关研究提供了基准；3) 验证了LLMs在隐喻类比抽取方面的潜力，并探索了利用LLMs进行自动化隐喻分析的可能性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建过程，包括领域专家的参与和多轮标注；2) 提示模板的设计，需要能够清晰地表达隐喻类比的结构，并引导LLMs进行推理；3) 评估指标的选择，需要能够全面地衡量LLMs在抽取显式类比关系和生成隐式类比元素方面的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型在隐喻类比抽取任务上表现出良好的性能，尤其是在生成隐式类比元素方面。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了LLMs取得的有竞争力的结果，并认为这为自动化隐喻分析开辟了新的途径。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于文学分析、创意写作、情感计算等领域。通过自动抽取文学作品中的隐喻类比，可以帮助研究人员更深入地理解作品的主题和情感。在创意写作中，可以利用该技术生成新的隐喻，激发创作灵感。此外，该技术还可以用于情感分析，识别文本中蕴含的情感色彩。

📄 摘要（原文）

Extracting metaphors and analogies from free text requires high-level reasoning abilities such as abstraction and language understanding. Our study focuses on the extraction of the concepts that form metaphoric analogies in literary texts. To this end, we construct a novel dataset in this domain with the help of domain experts. We compare the out-of-the-box ability of recent large language models (LLMs) to structure metaphoric mappings from fragments of texts containing proportional analogies. The models are further evaluated on the generation of implicit elements of the analogy, which are indirectly suggested in the texts and inferred by human readers. The competitive results obtained by LLMs in our experiments are encouraging and open up new avenues such as automatically extracting analogies and metaphors from text instead of investing resources in domain experts to manually label data.