利用字面描述和视觉意象检测委婉语

本文描述了我们在2022年EMNLP第三届比喻语言处理研讨会主办的委婉语检测共享任务中的两阶段系统。委婉语会弱化关于成瘾和死亡等敏感或不愉快话题的表达。委婉语词或表达的模糊性使得在上下文中检测其实际含义具有挑战性。在第一阶段，我们试图通过将字面描述融入输入文本提示到我们的基线模型中来减轻这种模糊性。结果表明，这种直接监督带来了显著的性能提升。在第二阶段，我们利用视觉意象将视觉监督集成到我们的系统中，视觉意象是通过将术语和描述作为输入，由文本到图像模型生成的两组图像。我们的实验表明，视觉监督也带来了统计上显著的性能提升。我们的系统以87.2%的F1分数获得第二名，仅比最佳提交结果低约0.9%。