Entendendo Metáforas na Comunicação
Uma olhada em como as metáforas moldam a linguagem humana e o aprendizado de máquina.
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Índice
- Por Que Estudar Metáforas?
- Categorias de Intenções Metafóricas
- 1. Metáfora Lexicalizada
- 2. Uso Artístico de Metáfora
- 3. Visualização
- 4. Persuasão
- 5. Explicação
- 6. Metáfora Argumentativa
- 7. Interação Social
- 8. Humor
- 9. Raciocínio Heurístico
- Coletando Dados sobre Metáforas
- Como Analisamos os Dados
- Avaliando Modelos de Linguagem
- Aprendizado Zero-shot e Few-shot
- Resultados e Insights
- Desempenho dos Modelos de Linguagem
- Erros Comuns
- Conclusão
- Direções Futuras
- Fonte original
- Ligações de referência
Metáforas são frases que comparam uma coisa a outra, ajudando a entender ideias complexas de um jeito mais simples. Elas estão em todo lugar nas nossas conversas diárias, literatura e até na política. A forma como usamos metáforas pode moldar nossos pensamentos e sentimentos, tornando-as uma ferramenta poderosa na Comunicação. Mas entender exatamente o que uma metáfora significa e por que é usada pode ser complicado, especialmente para computadores tentando entender a linguagem humana.
Por Que Estudar Metáforas?
As metáforas ajudam a transmitir ideias que podem ser difíceis de expressar diretamente. Por exemplo, quando alguém diz "o tempo é um ladrão", não quer dizer que o tempo realmente rouba nada; quer dizer que o tempo pode levar momentos da nossa vida sem que a gente perceba. Compreender metáforas é essencial para uma comunicação efetiva, especialmente em processamento de linguagem natural, onde máquinas tentam entender a linguagem humana.
Mesmo com a pesquisa sobre metáforas crescendo, ainda falta um sistema claro para categorizar por que as metáforas são usadas. A gente propõe uma nova forma de classificar Intenções metafóricas em nove categorias, facilitando o aprendizado e a compreensão para as máquinas.
Categorias de Intenções Metafóricas
Para ajudar a esclarecer o que a gente quer dizer com intenções metafóricas, elencamos nove categorias que capturam a essência do por que as metáforas são usadas:
1. Metáfora Lexicalizada
Essas são metáforas comuns usadas sem pensar. Elas apenas transmitem a mensagem pretendida sem profundo significado. Por exemplo, dizer "me apaixonei" usa uma metáfora que é simples e amplamente entendida.
2. Uso Artístico de Metáfora
Na literatura ou poesia, metáforas podem evocar várias emoções e interpretações. Por exemplo, dizer "Juliet é o Sol" sugere que Juliet traz luz e calor, convidando os leitores a pensar de forma criativa sobre o personagem dela.
3. Visualização
Metáforas frequentemente comparam algo difícil de visualizar com algo familiar. Por exemplo, dizer "o sorriso dela iluminou o quarto" ajuda a criar uma imagem mental do calor e brilho de um sorriso.
4. Persuasão
Nesse caso, metáforas podem influenciar opiniões ou emoções. Por exemplo, referir-se a um movimento político como "a onda" dá uma imagem poderosa e dinâmica, fazendo parecer mais importante ou atraente.
5. Explicação
Algumas metáforas servem para esclarecer um conceito. Por exemplo, dizer "a atmosfera é um cobertor ao redor da Terra" ajuda a ilustrar como ela nos mantém seguros e aquecidos.
6. Metáfora Argumentativa
Essas metáforas são usadas para fazer pontos fortes em discussões ou debates. Por exemplo, dizer "a aldeia está morrendo" enfatiza os efeitos negativos da mudança e é feito para convencer os outros a agir.
7. Interação Social
Metáforas podem ajudar a fortalecer laços entre as pessoas. Por exemplo, usar apelidos ou frases compartilhadas pode criar um senso de pertencimento dentro de um grupo.
8. Humor
Algumas metáforas são simplesmente feitas para entreter. Por exemplo, dizer "sou um capacho no mundo das botas" usa humor para expressar sentimentos de ser ignorado.
9. Raciocínio Heurístico
Essas metáforas ajudam a entender ideias ou teorias complexas. Por exemplo, dizer "um gás é como um conjunto de bolas de bilhar" ajuda as pessoas a visualizar como os gases se comportam de uma forma mais compreensível.
Coletando Dados sobre Metáforas
Para entender melhor como essas categorias de metáforas funcionam, coletamos um conjunto de dados contendo 1.214 expressões metafóricas. Usamos coleções existentes de metáforas de pesquisas anteriores. Cada metáfora foi analisada para ver qual intenção melhor descrevia seu uso.
As metáforas vieram de vários gêneros, incluindo ficção, artigos de notícias e conversas. Essa variedade ajudou a garantir que nossas descobertas não estão limitadas a um estilo de escrita.
Como Analisamos os Dados
Ao olhar para as metáforas coletadas, seguimos um processo simples:
Identificar a Metáfora: Determinamos se uma metáfora era comumente entendida ou se transmitia um significado mais profundo.
Atribuir Intenções: Depois, atribuímos de uma a três categorias das nossas nove intenções listadas. Isso facilita ver o que a metáfora pretende expressar.
Avaliando Modelos de Linguagem
Testamos modelos de linguagem avançados para ver se eles conseguiam identificar as intenções por trás das metáforas. Analisamos dois modelos populares, usando nosso conjunto de dados para checar seu desempenho. A tarefa exigia que os modelos escolhessem a intenção correta com base na metáfora apresentada.
Aprendizado Zero-shot e Few-shot
Avaliamo os modelos de duas maneiras diferentes:
Aprendizado zero-shot: Os modelos tentaram prever a intenção sem exemplos anteriores. Eles receberam apenas uma descrição curta de cada intenção.
Aprendizado few-shot: Os modelos receberam cinco exemplos de metáforas, o que ajudou a fazer melhores palpites sobre as intenções.
Os resultados mostraram que o modelo com melhor desempenho teve uma precisão média de apenas cerca de 43%. Isso indica que inferir as intenções das metáforas ainda é uma tarefa desafiadora até para os melhores modelos de linguagem disponíveis.
Resultados e Insights
Desempenho dos Modelos de Linguagem
Resultados zero-shot: Os modelos tiveram um desempenho um pouco melhor que o palpite aleatório, mas ainda com baixa precisão.
Resultados few-shot: A precisão melhorou com mais contexto, mas sem explicações, os modelos tiveram dificuldade em interpretar corretamente as intenções.
Erros Comuns
Modelos frequentemente confundiam categorias, principalmente pela falta de experiências corporais. Por exemplo, quando apresentados a metáforas familiares, às vezes identificavam erroneamente a intenção porque não percebem metáforas da mesma forma que os humanos.
Conclusão
Metáforas são uma parte vital da linguagem e comunicação. Entender as intenções metafóricas pode ajudar as máquinas a entender melhor a linguagem humana, permitindo uma comunicação mais eficiente entre pessoas e tecnologia.
Ao desenvolver uma taxonomia clara das intenções metafóricas e coletar um conjunto de dados para analisá-las, estamos dando passos essenciais para aprimorar o processamento de linguagem natural.
Direções Futuras
Daqui pra frente, pretendemos refinar nossa abordagem e explorar as seguintes áreas:
Analisando Frases Metafóricas: Em vez de focar apenas em palavras individuais, queremos considerar frases completas para uma compreensão mais natural das metáforas.
Correlações Diversas: Estudos futuros podem analisar como diferentes gêneros e contextos influenciam o uso de metáforas e suas intenções associadas.
Expandindo o Conjunto de Dados: Um conjunto de dados mais amplo poderia oferecer mais insights sobre como as metáforas funcionam de várias maneiras, especialmente com usos mais diretos e criativos.
Aprimorando o Treinamento de Modelos: Planejamos melhorar os modelos existentes usando nossas descobertas para ensinar melhores formas de interpretar a linguagem metafórica.
Em resumo, o estudo das metáforas oferece insights cruciais sobre o pensamento e a comunicação humanos. Ao continuar investigando-as, podemos aproximar as máquinas da compreensão da riqueza e complexidade da linguagem humana.
Título: A framework for annotating and modelling intentions behind metaphor use
Resumo: Metaphors are part of everyday language and shape the way in which we conceptualize the world. Moreover, they play a multifaceted role in communication, making their understanding and generation a challenging task for language models (LMs). While there has been extensive work in the literature linking metaphor to the fulfilment of individual intentions, no comprehensive taxonomy of such intentions, suitable for natural language processing (NLP) applications, is available to present day. In this paper, we propose a novel taxonomy of intentions commonly attributed to metaphor, which comprises 9 categories. We also release the first dataset annotated for intentions behind metaphor use. Finally, we use this dataset to test the capability of large language models (LLMs) in inferring the intentions behind metaphor use, in zero- and in-context few-shot settings. Our experiments show that this is still a challenge for LLMs.
Autores: Gianluca Michelli, Xiaoyu Tong, Ekaterina Shutova
Última atualização: 2024-07-04 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.03952
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.03952
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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