MetFuse：換喩と隠喩の間における図式的融合

arXiv cs.CL / 2026/4/15

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要点

MetFuseは、直訳文から「換喩（メトニミー）」「隠喩（メタファー）」「ハイブリッド（両者の融合）」の3種類の比喩バリアントを生成する枠組みと、それを用いて構築した初の換喩×隠喩融合に特化したデータセットを紹介しています。
MetFuseデータセットは、人手で意味整合が検証された1,000件の意味整合クアドラプル（計4,000文）で構成され、公開されています。
既存の8つのベンチマークを用いた外部評価では、MetFuseで学習データを拡張することで換喩/隠喩の分類精度が一貫して向上し、とくに換喩タスクでハイブリッド例の改善が大きいと報告されています。
さらに、1つの比喩タイプがもう一方に与える影響を分析し、ハイブリッド文では換喩が換喩単独文よりも、人間とLLMの双方でより検出されやすくなることを示唆しています。

Abstract

緩喩（メトニミー）と隠喩（メタファー）は自然言語においてしばしば同時に現れるが、計算論的研究では主にそれらが個別に扱われてきた。私たちは、逐語的な文を3つの比喩的バリアント（緩喩的・隠喩的・ハイブリッド）へと変換する枠組みを提案する。この枠組みを用いて、緩喩と隠喩の「融合」に特化した最初のデータセットであるMetFuseを構築する。MetFuseには、人手で意味が整合していることを確認した1,000件の意味整合クアッド（計4,000文）が含まれる。8つの既存ベンチマークを用いた外部（extrinsic）実験により、MetFuseで学習データを拡張すると、緩喩と隠喩の両方の分類が一貫して改善することが示される。特に、ハイブリッドの例は緩喩タスクで最大の向上をもたらす。このデータセットを用いて、さらに、ある比喩タイプの存在が別の比喩タイプにどのように影響するかも分析する。結果として、ハイブリッド文では、緩喩のみの文よりも、人手による注釈者と大規模言語モデルの双方が緩喩をより良く識別できることが分かる。これは、隠喩が存在することで、緩喩的な名詞がより明示的になるためである。データセットは以下で公開している: https://github.com/cincynlp/MetFuse.