A Dual-Perspective Metaphor Detection Framework Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.17332v2 📥 PDF

作者: Yujie Lin, Jingyao Liu, Yan Gao, Ante Wang, Jinsong Su

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-23 (更新: 2024-12-25)

备注: Accepted to ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出DMD双视角隐喻检测框架，利用大语言模型提升隐喻识别的透明性和可靠性。

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

关键词: 隐喻检测 大型语言模型 自然语言处理 双视角学习 自判断机制

📋 核心要点

  1. 现有隐喻检测方法依赖监督学习，决策过程不透明，影响预测可靠性。
  2. DMD框架利用隐式和显式隐喻理论指导LLM，并采用自判断机制验证结果。
  3. 实验结果表明，DMD在常用数据集上取得了最先进的性能，提升了隐喻检测效果。

📝 摘要（中文）

隐喻检测是自然语言处理中的一项关键任务，旨在识别句子中特定词语是否被隐喻地使用。传统方法依赖于监督学习模型，隐式地编码基于隐喻理论的语义关系，但其决策过程缺乏透明度，降低了预测的可靠性。最近的研究表明，大型语言模型（LLM）在隐喻检测方面表现出巨大的潜力。然而，它们的推理能力受到预定义知识图谱的限制。为了克服这些局限性，我们提出了一种新颖的双视角框架DMD，该框架利用隐喻理论的隐式和显式应用来指导LLM进行隐喻检测，并采用自我判断机制来验证上述形式的指导所产生的响应。与以往的方法相比，我们的框架提供了更透明的推理过程，并提供了更可靠的预测。实验结果证明了DMD的有效性，在广泛使用的数据集上表现出最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决隐喻检测任务中，现有方法（特别是基于监督学习的模型）决策过程不透明，导致预测可靠性降低的问题。这些方法通常隐式地编码语义关系，缺乏对隐喻理论的明确应用，使得模型难以解释其判断依据。此外，即使是利用LLM的方法，也受到预定义知识图谱的限制，无法充分发挥LLM的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是利用隐喻理论的两种应用方式（隐式和显式）来指导LLM进行隐喻检测，并引入自判断机制来验证LLM的输出。通过双视角的方式，一方面可以更全面地利用隐喻理论的知识，另一方面可以提高LLM推理过程的透明性和可靠性。

技术框架：DMD框架包含以下几个主要模块：1) 隐式指导模块：利用预训练的LLM，通过prompting的方式，让LLM基于其自身的知识和经验进行隐喻检测。2) 显式指导模块：将隐喻理论的知识以明确的方式（例如，规则、定义等）提供给LLM，引导LLM进行推理。3) 自判断模块：设计一种机制，让LLM评估其自身的输出，判断其预测的可靠性。最终的预测结果是基于隐式指导、显式指导和自判断的结果进行综合得到的。

关键创新：DMD框架的关键创新在于其双视角的设计和自判断机制的引入。与现有方法相比，DMD框架能够更全面地利用隐喻理论的知识，提高LLM推理过程的透明性和可靠性。此外，自判断机制可以有效地过滤掉LLM的错误输出，进一步提高预测的准确性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何设计有效的prompt，引导LLM进行隐式指导；2) 如何将隐喻理论的知识以明确的方式提供给LLM；3) 如何设计自判断机制，评估LLM输出的可靠性；4) 如何综合隐式指导、显式指导和自判断的结果，得到最终的预测结果。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知，需要查阅论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DMD框架在多个广泛使用的数据集上取得了最先进的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文原文中查找。DMD框架的优势在于其透明的推理过程和可靠的预测结果，这使得其在实际应用中更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情感分析、文本理解、机器翻译等多个领域。更准确的隐喻检测能够提升机器对文本深层含义的理解能力，从而改善相关应用的效果。例如，在情感分析中，隐喻的使用可能会改变文本的情感倾向，准确识别隐喻有助于更精确地判断文本的情感。

📄 摘要（原文）

Metaphor detection, a critical task in natural language processing, involves identifying whether a particular word in a sentence is used metaphorically. Traditional approaches often rely on supervised learning models that implicitly encode semantic relationships based on metaphor theories. However, these methods often suffer from a lack of transparency in their decision-making processes, which undermines the reliability of their predictions. Recent research indicates that LLMs (large language models) exhibit significant potential in metaphor detection. Nevertheless, their reasoning capabilities are constrained by predefined knowledge graphs. To overcome these limitations, we propose DMD, a novel dual-perspective framework that harnesses both implicit and explicit applications of metaphor theories to guide LLMs in metaphor detection and adopts a self-judgment mechanism to validate the responses from the aforementioned forms of guidance. In comparison to previous methods, our framework offers more transparent reasoning processes and delivers more reliable predictions. Experimental results prove the effectiveness of DMD, demonstrating state-of-the-art performance across widely-used datasets.