Unveiling LLMs' Metaphorical Understanding: Exploring Conceptual Irrelevance, Context Leveraging and Syntactic Influence

📄 arXiv: 2510.04120v1 📥 PDF

作者: Fengying Ye, Shanshan Wang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-10-05

💡 一句话要点

揭示大语言模型隐喻理解能力：概念不相关性、语境利用与句法影响分析

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

关键词: 大语言模型 隐喻理解 概念映射 语境推理 句法分析

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在隐喻理解方面存在不足，缺乏对概念、语境和句法的深入理解。
  2. 该研究通过概念映射、隐喻-字面知识库和句法敏感性分析，多维度评估LLMs的隐喻理解能力。
  3. 实验表明，LLMs在隐喻理解中存在概念不相关、依赖隐喻指标和对句法敏感等问题。

📝 摘要（中文）

隐喻分析是一种受语境和外部因素影响的复杂语言现象。尽管大型语言模型（LLMs）在知识整合、语境推理和创造性生成方面表现出先进的能力，但它们在隐喻理解方面的机制仍未得到充分探索。本研究从三个角度考察了LLMs的隐喻处理能力：（1）概念映射：使用嵌入空间投影来评估LLMs如何在目标领域中映射概念（例如，将“fall in love”误解为“drop down from love”）；（2）隐喻-字面知识库：分析隐喻词及其字面对应词，以识别固有的隐喻知识；（3）句法敏感性：评估隐喻句法结构如何影响LLMs的性能。研究结果表明，LLMs生成15%-25%的概念上不相关的解释，依赖于训练数据中的隐喻指标而不是语境线索，并且对句法不规则性比对结构理解更敏感。这些见解强调了LLMs在隐喻分析中的局限性，并呼吁采用更强大的计算方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在隐喻理解方面的能力，特别是它们如何处理概念映射、利用语境信息以及对句法结构的敏感程度。现有方法未能充分揭示LLMs在隐喻理解方面的内在机制，导致其在处理隐喻时表现出一定的局限性，例如产生不相关的解释或过度依赖训练数据中的表面特征。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列实验，从概念、语境和句法三个维度系统性地评估LLMs的隐喻理解能力。通过分析LLMs在不同任务中的表现，揭示其在隐喻处理方面的优势和不足，从而为改进LLMs的隐喻理解能力提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括三个部分：（1）概念映射：利用嵌入空间投影技术，分析LLMs如何将隐喻概念映射到目标领域，评估其是否能够正确理解隐喻的含义。（2）隐喻-字面知识库：构建包含隐喻词及其字面对应词的知识库，分析LLMs是否能够区分隐喻和字面意义，并识别固有的隐喻知识。（3）句法敏感性：通过设计包含不同句法结构的隐喻语句，评估LLMs对句法变化的敏感程度，以及句法结构对隐喻理解的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于其系统性地从概念、语境和句法三个维度评估LLMs的隐喻理解能力，并揭示了LLMs在隐喻处理方面的具体局限性。与以往的研究相比，该研究更加全面和深入地探讨了LLMs的隐喻理解机制，为改进LLMs的隐喻理解能力提供了新的视角。

关键设计：在概念映射方面，论文使用了余弦相似度等指标来衡量概念之间的相似程度。在隐喻-字面知识库方面，论文构建了一个包含大量隐喻词及其字面对应词的数据集。在句法敏感性方面，论文设计了一系列包含不同句法结构的隐喻语句，并评估LLMs在这些语句上的表现。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在隐喻理解方面存在明显的局限性，生成15%-25%的概念上不相关的解释。LLMs更依赖于训练数据中的隐喻指标，而非语境线索。同时，LLMs对句法不规则性比对结构理解更敏感。这些发现为改进LLMs的隐喻理解能力提供了重要的依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升聊天机器人、智能客服等自然语言处理系统的语义理解能力，使其能够更准确地理解用户的意图，从而提供更智能、更人性化的服务。此外，该研究还可以为开发更强大的机器翻译系统提供支持，使其能够更好地处理隐喻等复杂的语言现象。

📄 摘要（原文）

Metaphor analysis is a complex linguistic phenomenon shaped by context and external factors. While Large Language Models (LLMs) demonstrate advanced capabilities in knowledge integration, contextual reasoning, and creative generation, their mechanisms for metaphor comprehension remain insufficiently explored. This study examines LLMs' metaphor-processing abilities from three perspectives: (1) Concept Mapping: using embedding space projections to evaluate how LLMs map concepts in target domains (e.g., misinterpreting "fall in love" as "drop down from love"); (2) Metaphor-Literal Repository: analyzing metaphorical words and their literal counterparts to identify inherent metaphorical knowledge; and (3) Syntactic Sensitivity: assessing how metaphorical syntactic structures influence LLMs' performance. Our findings reveal that LLMs generate 15\%-25\% conceptually irrelevant interpretations, depend on metaphorical indicators in training data rather than contextual cues, and are more sensitive to syntactic irregularities than to structural comprehension. These insights underline the limitations of LLMs in metaphor analysis and call for more robust computational approaches.