全面的中文修辭資料集CERD:用於修辭理解和生成的綜合性資料集

Основные понятия

CERD是一個全面的中文修辭資料集,包含4種常用的粗粒度類別和23種細粒度類別,涵蓋形式和內容兩個層面,並提供5個相關的子任務,有助於理解各種修辭手法、識別相應的修辭成分,以及在給定條件下生成修辭句子,從而提高作者的寫作能力和語言表達技巧。

Аннотация

本文提出了中文修辭資料集CERD,包含4種常用的粗粒度修辭類別(隱喻、擬人、夸張和並列)和23種細粒度類別,涵蓋形式和內容兩個層面。CERD提供5個相關的子任務,包括修辭分類、形式分類、內容分類、成分提取和修辭生成,有助於全面理解和生成修辭。

實驗結果表明,大型語言模型在大多數任務中表現最佳,並且多任務微調可以進一步提高性能。此外,本文還分析了不同子任務之間的內在聯繫,以及任務設置的重要性。

Статистика

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Цитаты

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Ключевые выводы из

CERD: A Comprehensive Chinese Rhetoric Dataset for Rhetorical Understanding and Generation in Essays

by Nuowei Liu, ... в arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19691.pdf

Дополнительные вопросы

如何利用CERD資料集進一步提高修辭生成的質量和多樣性?

要提高修辭生成的質量和多樣性，可以從以下幾個方面著手：

多任務學習：利用CERD資料集的五個互相關聯的子任務，進行多任務學習。這樣可以讓模型在學習修辭生成的同時，增強對修辭分類、成分提取等任務的理解，從而提高生成的質量。

數據增強：通過數據增強技術，擴充CERD資料集中的修辭句子。例如，可以使用同義詞替換、句子重組等方法，生成更多樣化的修辭句子，從而提高模型的泛化能力。

上下文感知生成：設計模型時，強調上下文的影響。通過引入上下文信息，讓模型在生成修辭句子時，能夠更好地考慮前後文的連貫性，從而提高生成句子的自然性和流暢性。

評估機制的改進：除了傳統的自動評估指標（如BLEU、ROUGE等），還可以引入人類評估和基於大型語言模型的評估方法，從多角度評估生成句子的質量，進一步優化生成策略。

如何設計更有效的方法來捕捉不同修辭手法之間的內在聯繫?

設計有效的方法來捕捉不同修辭手法之間的內在聯繫，可以考慮以下幾個策略：

結構化表示：將修辭手法的特徵進行結構化表示，建立一個修辭手法之間的關聯圖譜。這樣可以清晰地展示不同修辭手法之間的相似性和差異性，幫助模型理解它們的內在聯繫。

跨修辭學習：設計跨修辭學習的模型，讓模型在學習一種修辭手法的同時，能夠借鑒其他修辭手法的特徵。這樣可以促進不同修辭手法之間的知識共享，增強模型的整體表現。

語義嵌入：利用語義嵌入技術，將不同修辭手法的語義特徵映射到同一空間中。這樣可以通過計算相似度來捕捉修辭手法之間的內在聯繫，並在生成過程中進行有效的選擇。

多模態學習：結合文本、圖像等多種模態的信息，設計多模態學習模型。這樣可以從不同的角度理解修辭手法，進一步挖掘它們之間的聯繫。

CERD資料集中的修辭手法是否可以應用於其他語言或領域?

CERD資料集中的修辭手法具有一定的普遍性，可以應用於其他語言或領域，具體表現在以下幾個方面：

跨語言應用：雖然CERD資料集是針對中文的修辭手法進行的研究，但許多修辭手法（如隱喻、擬人等）在其他語言中也存在。因此，可以將CERD中的修辭手法概念轉化為其他語言的相應表達，進行跨語言的修辭研究。

教育領域：CERD資料集中的修辭手法可以應用於語言學習和寫作教學中，幫助學生理解和掌握修辭技巧，提升他們的寫作能力和表達能力。

文學分析：在文學研究中，CERD資料集中的修辭手法可以用於分析不同文學作品中的修辭特徵，幫助研究者深入理解文本的藝術性和表現力。

自然語言處理：在自然語言處理的應用中，CERD資料集中的修辭手法可以用於文本生成、情感分析等任務，提升模型對語言的理解和生成能力。

總之，CERD資料集中的修辭手法不僅限於中文，還可以在多種語言和領域中發揮重要作用。