隐喻改写生成：以字面文本馈入隐喻语言模型
计算与语言
2022-10-14 v2
摘要
本研究提出了一种隐喻改写生成的新方法，通过对字面句子的字面词元进行掩码，并利用隐喻语言模型对其去掩码。与类似研究不同，所提出的算法不仅关注动词，还关注名词和形容词。尽管前者的转换率最高（56%），但后两者的转换是可行的（分别为24%和31%）。人工评估表明，我们的系统生成的隐喻被认为比人类生成的更具创造性和隐喻性，而将我们转换得到的隐喻用于数据增强时，在隐喻句子分类任务上将最优性能（SOTA）提升了3%的F1值。
引用
@article{arxiv.2210.04756,
title = {Metaphorical Paraphrase Generation: Feeding Metaphorical Language Models with Literal Texts},
author = {Giorgio Ottolina and John Pavlopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.04756},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 2 figures