用于土耳其语隐喻检测与识别的对比检索方法论

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Contrastive Retrieval Methodology for Turkish Metaphor Detection and Identification

本研究提出了一种基于检索的对比学习方法，用于土耳其语隐喻检测与识别。通过构建包含词义和例句的土耳其隐喻数据集，结合BM25稀疏检索与DPR密集检索，利用SimCSE-TR模型进行对比学习，有效区分了隐喻与直义。实验表明，在生成的测试数据集上，模型Recall@10达到0.9739，且在真实世界数据集（新闻、社交媒体等）中Recall@10为0.8684，验证了其泛化能力。该方法为多领域隐喻分析提供了新思路。

　　在当前的研究中，我们提出了一种基于检索的对比学习方法，用于检测土耳其语文本中的隐喻表达。隐喻是一种常见的修辞手法，它通过将一个概念的特征应用于另一个不相关的概念来传达更深层次的意义。然而，隐喻的识别与检测通常面临一个关键挑战，即训练数据的不平衡问题。由于许多隐喻的字面含义在互联网上广泛存在，而隐喻的非字面含义则相对较少，因此构建一个平衡的训练数据集变得尤为困难。为了应对这一挑战，我们采用了一种创新的对比学习方法，该方法能够通过检索技术，从大规模语料库中找到与目标表达相关的隐喻和字面含义，从而增强模型对隐喻的识别能力。

在本研究中，我们首先从土耳其语的词典中提取了隐喻表达及其含义，构建了一个用于训练和测试的隐喻数据集。随后，我们利用这些数据集训练模型，以识别文本中的隐喻表达。为了提升模型的性能，我们引入了对比学习策略，通过结合稀疏检索和密集检索方法，使模型能够在不平衡的数据环境中更准确地区分字面意义和隐喻意义。在隐喻检测任务中，我们使用了稀疏和密集检索的组合，使得模型能够更有效地从海量文本中检索出相关的隐喻表达。

具体来说，我们的方法首先通过稀疏检索模型，如BM25，从文本中找到可能的隐喻候选。接着，我们利用密集检索模型，如DPR（Dense Passage Retrieval），根据语义相似性进行进一步筛选。通过这种方式，我们能够结合关键词匹配和语义检索的优势，从而提升模型在隐喻识别任务中的性能。此外，我们还引入了土耳其语的NLI（Natural Language Inference）模型，用于对检索结果进行重排序，以确保模型能够优先选择与隐喻含义最相关的表达。

实验结果显示，我们的模型在隐喻检测任务中表现优异，特别是在Recall@10（R@10）指标上，达到了0.614的得分。而在隐喻识别任务中，我们提出的SimCSE-TR-Contr-Sample-Meaning模型表现更为出色，其R@10得分为0.9739。这一结果表明，我们的模型在生成测试数据集上能够有效地识别隐喻表达。在实际应用中，该模型也展现出了良好的泛化能力，达到了0.8684的R@10得分，显示出其在真实场景中的实用性。

我们的方法不仅在模型性能上表现出色，还能够有效处理土耳其语中的一些复杂语言现象。例如，土耳其语是一种高度屈折的语言，许多词汇可以通过添加词缀形成不同的形式。这种语言特性使得隐喻的识别变得更加复杂，因为同一个词在不同的语境中可能具有不同的含义。为了应对这一挑战，我们采用了词干提取技术，结合了土耳其语的词典和语义检索方法，使得模型能够更准确地识别隐喻表达。

此外，我们还探讨了隐喻识别在实际应用场景中的潜力。例如，在市场情绪分析中，隐喻的识别可以帮助更准确地捕捉投资者的情绪变化，从而提供更有价值的市场洞察。在软件工程领域，隐喻的识别有助于更好地理解开发者之间的交流，提高团队协作效率。在心理健康领域，隐喻的识别可以辅助心理治疗师更深入地理解患者的表达，从而制定更有效的治疗方案。这些应用表明，隐喻识别不仅在学术研究中具有重要意义，也在实际生活中有着广泛的应用前景。

我们的研究还揭示了一些在隐喻识别过程中可能遇到的挑战。例如，某些隐喻表达可能包含多个词语，这使得模型在识别过程中需要更多的上下文信息。此外，土耳其语的词干提取和词形变化也给模型的性能带来了影响。因此，未来的工作可以进一步优化这些方面，例如改进词干提取算法，以更好地处理土耳其语的词形变化，以及引入更丰富的上下文信息，以提高模型对隐喻表达的理解能力。

总体而言，本研究提出了一种基于对比学习的隐喻检测方法，该方法结合了稀疏检索和密集检索的优势，能够在不平衡的数据环境中有效识别隐喻表达。实验结果表明，该方法在多个指标上均表现出色，特别是在Recall@10指标上，达到了较高的得分。同时，我们的模型在实际应用中也展现出了良好的泛化能力，能够适应不同的应用场景。这些成果不仅为隐喻识别研究提供了新的思路，也为实际应用提供了有力的技术支持。未来的研究将进一步探索如何将隐喻识别与更广泛的自然语言处理任务相结合，以提升模型的整体性能。