«`html
Идентификация метафорических элементов при помощи Linguistics-aware In-context Learning with Data Augmentation (LaiDA)
Идентификация метафорических элементов (MCI) является важным аспектом обработки естественного языка (NLP), который включает в себя выявление и интерпретацию метафорических компонентов, таких как тенор, транспортное средство и фон. Эти компоненты критически важны для понимания метафор, которые широко распространены в повседневной коммуникации, литературе и научных дискуссиях. Точная обработка метафор необходима для различных приложений NLP, включая анализ настроений, информационный поиск и машинный перевод. Учитывая сложность метафор и их зависимость от контекста и фоновых знаний, MCI представляет собой уникальное испытание в вычислительной лингвистике.
Традиционные и новые методы
Основной проблемой в области MCI является сложность и разнообразие метафор. Традиционные подходы к выявлению этих метафорических элементов часто оказываются недостаточными из-за своей зависимости от ручных правил и словарей, которые имеют ограниченный объем и адаптивность. Такие методы сталкиваются с трудностями в понимании тонкостей метафор, особенно при понимании контекста, в котором они используются. Так как для понимания метафор часто требуется глубокое понимание как языка, так и культурного контекста, традиционные вычислительные методы сталкиваются с серьезными проблемами в достижении точной идентификации и интерпретации.
В последние годы глубокое обучение предоставило новые возможности для MCI. Модели нейронных сетей, основанные на векторных представлениях слов и последовательностях, показали потенциал в улучшении возможностей распознавания метафор. Однако эти модели все еще сталкиваются с трудностями в контекстуальном понимании и обобщении. Хотя они улучшили предыдущие правило-ориентированные подходы, их способность справляться с изменчивостью и сложностью, присущей метафорам, остается ограниченной. Таким образом, существует необходимость в более продвинутых методах, которые могли бы эффективно решить эти проблемы и улучшить точность MCI.
Linguistics-aware In-context Learning with Data Augmentation (LaiDA)
Исследователи из университета Чжэнчжоу представили новую платформу, известную как Linguistics-aware In-context Learning with Data Augmentation (LaiDA). Эта платформа использует возможности крупных языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, для улучшения точности и эффективности MCI. LaiDA интегрирует в контексте обучения с техниками увеличения данных, чтобы создать более надежный и адаптивный метод для распознавания метафор. Путем включения лингвистически похожих примеров в процесс донастройки, LaiDA улучшает способность модели понимать и обрабатывать сложные метафоры.
Платформа начинает с использования ChatGPT для создания высококачественного бенчмарк-набора данных для задач MCI. Этот набор данных затем используется для донастройки более маленькой LLM, которая далее используется для создания более крупного набора данных. LaiDA включает набор данных сравнительной структуры для предварительного обучения, позволяя модели уловить фундаментальные метафорические закономерности, прежде чем браться за основной набор данных. Важным компонентом LaiDA является его кодировщик графового внимания (GAT), который генерирует лингвистически насыщенные представления признаков. Эти представления позволяют извлекать похожие примеры из набора обучающих данных, которые затем интегрируются в процесс донастройки. Этот подход улучшает способность модели распознавать метафоры и повышает ее возможности обобщения на различные типы метафорических выражений.
Достижения и перспективы
Платформа достигла удивительной точности в 93,21% в рамках общественной задачи 9 NLPCC2024, заняв второе место в общем рейтинге. LaiDA проявила особую силу в выявлении тенора и транспортного средства метафор, с точностями соответственно 97,20% и 97,32%. Однако точность в определении фонового компонента была немного ниже, составив 94,14%, что подчеркивает увеличенную сложность в улавливании этого аспекта метафор. Применение LaiDA также привело к увеличению точности на 0,9% при включении модуля предварительного обучения увеличения данных и на 2,6% при использовании контекстного обучения. Эти результаты подчеркивают значительное влияние инновационного подхода LaiDA к MCI.
Тем самым исследовательская группа из университета Чжэнчжоу внесла значительный вклад в область MCI с введением LaiDA. Путем комбинирования лингвистически осознанного в контексте обучения с увеличением данных LaiDA предлагает мощный инструмент для улучшения точности и эффективности распознавания метафор в задачах NLP. Способность платформы интегрировать лингвистически похожие примеры в процессе донастройки и использование передовых LLM и кодировщика GAT устанавливает новый стандарт в области. Успех LaiDA в рамках общественной задачи 9 NLPCC2024 дополнительно подтверждает ее эффективность, делая ее ценным ресурсом для людей, работающих над идентификацией и интерпретацией метафор.
«`
