Desembalando Metáforas: Análise de IA na Literatura

Esse estudo tem como objetivo extrair Metáforas e Analogias de textos literários, o que não é nada fácil. Esses elementos exigem habilidades de raciocínio avançadas, como abstração e compreensão da linguagem. Criamos um conjunto de dados único com a ajuda de especialistas para extrair analogias metafóricas. Nosso trabalho compara o quão bem modelos de linguagem grandes (LLMs) conseguem identificar essas analogias em fragmentos de texto que contêm analogias proporcionais. Também verificamos se esses modelos conseguem preencher partes faltantes da analogia que os leitores conseguem adivinhar, mas que não estão ditas diretamente no texto.

#A Importância das Analogias

As analogias são cruciais para o pensamento porque ajudam os humanos a criar Conceitos. Extraí-las de texto livre é complicado, já que podem sugerir conceitos ocultos e conectar ideias muito diferentes. Por exemplo, dizer "Minha cabeça é uma maçã sem caroço" mapeia “cabeça” para “maçã” e sugere “cérebro” como um termo implícito. Avanços recentes em LLMs oferecem uma forma de lidar melhor com esses elementos metafóricos no Processamento de Linguagem Natural.

#Por Que Estudar Metáforas e Analogias?

Enquanto os humanos podem aprender com um número limitado de exemplos, os LLMs têm dificuldades com esse tipo de raciocínio. O pensamento analógico ajuda a generalizar e abstrair conceitos, o que é essencial para entender a literatura. Alguns modelos mostram promessas nessa área, mas precisamos ver se conseguem lidar com analogias metafóricas complexas em textos.

#Construção do Conjunto de Dados

Construímos um conjunto de dados com 204 exemplos de metáforas extraídas. Cada instância inclui os pares de conceitos que formam uma analogia. Selecionamos manualmente textos curtos que mostram analogias proporcionais, garantindo que se encaixassem em nossa estrutura. Cada exemplo inclui conceitos que aparecem explicitamente no texto ou que precisam ser inferidos.

#Definição da Tarefa

Nossas principais tarefas são extrair os elementos explícitos de uma analogia e identificar tanto os domínios de origem quanto os de destino. Também buscamos gerar conceitos que preencham quaisquer elementos faltantes. Nosso foco são textos literários curtos e bem conhecidos. Esperamos extrair pares de expressões que mostrem a relação definida como “T1 é para T2 assim como S1 é para S2.”

#Trabalhos Relacionados

A pesquisa sobre metáforas abrange muitos campos. Enquanto alguns focam na linguagem do dia a dia, nosso interesse está nas metáforas literárias. Acreditamos que essas expressões carregam significados mais complexos e fornecem um rico terreno para análise. Estudos anteriores exploraram como encontrar e mapear essas metáforas, mas nosso objetivo é avaliar a capacidade dos LLMs de lidar com isso de uma forma estruturada.

#Configuração do Experimento

Para nossos experimentos, realizamos testes com vários LLMs, incluindo modelos como GPT-3.5 e GPT-4. A tarefa envolveu solicitar que os modelos extraíssem os quatro conceitos que formam a analogia a partir de textos específicos. Observamos como esses modelos conseguiam gerar termos relevantes quando certos itens na analogia não estavam claramente expostos.

#Métodos de Avaliação

Avaliar como os modelos extraíram os termos e geraram conceitos implícitos foi nosso foco. A precisão foi medida de várias formas, incluindo correspondências exatas e sobreposição. Incluímos também julgamento humano para avaliar os termos gerados, atribuindo notas com base em quão bem os termos faziam sentido.

#Resultados e Discussão

Nossos resultados mostram que modelos como o GPT-4 se saíram bem na extração de termos explícitos de textos. No entanto, a geração de termos implícitos revelou uma lacuna maior. Embora muitos termos fossem relevantes, há espaço para melhorar. Os modelos se saíram melhor com alguns quadros do que com outros, e menos substantivos no texto geralmente resultaram em um desempenho melhor.

#Limitações

Uma limitação importante do nosso estudo é o tamanho pequeno do conjunto de dados. Além disso, embora tenhamos usado várias métricas para avaliação, uma avaliação manual dos termos extraídos poderia proporcionar uma camada adicional de compreensão.

#Conclusão

Resumindo nossos achados, vemos que os LLMs podem ser ferramentas eficazes para converter metáforas não estruturadas em mapeamentos analógicos organizados. Apesar de alguns desafios, os resultados impressionantes sugerem muitos caminhos futuros para pesquisa nessa área. Esperamos construir sobre esse trabalho, buscando incorporar as relações entre conceitos e testando os modelos em textos mais complexos.

#Trabalho Futuro

Estudos futuros podem buscar melhorar o desempenho expandindo o conjunto de dados e refinando como nós solicitamos aos modelos. O objetivo a longo prazo é aprimorar a extração de analogias e metáforas, tornando essas ferramentas ainda mais úteis para entender literatura e outros textos.

#Considerações Éticas

Durante nosso estudo, não encontramos preocupações éticas significativas. No entanto, como com todas as ferramentas de IA, o potencial para saídas enganosas ou incorretas permanece. É aconselhável ter cautela ao interpretar resultados ou implantar essas ferramentas em cenários do mundo real.

#Agradecimentos

Agradecemos a todos que contribuíram para este projeto, incluindo anotadores e revisores. O feedback deles foi fundamental para moldar nossa pesquisa.