既存のメタファー検出モデルでは、イディオム表現は選択選好違反(SPV)の曖昧性により検出精度が低下する。本研究では、17個のSPV-ambiguousイディオムを含む辞書を構築し、メタファー検出モデルMisNetに統合する手法を提案する。2つのデータセット（VUA-Verb、VUA-All）での評価実験を行い、イディオムサンプルにおいて全体性能と比較してF1スコア+3.3%、Recall+14.8%の向上を達成した。15種類のイディオムのうち4種類で完璧な検出（F1=1.000）を実現し、イディオム知識の明示的な統合がメタファー検出の精度向上に寄与する可能性を示した。

メタファー（比喩）は人間のコミュニケーションにおいて普遍的に用いられる言語現象である。自然言語処理においてメタファーを自動検出することは、機械翻訳、感情分析、対話システムなど多くのタスクで重要である。近年、深層学習を用いたメタファー検出手法が提案されており、特にMisNet[1]は事前学習済み言語モデルRoBERTa[2]をベースとしたSiameseNetworkアーキテクチャを採用している。MisNetは、MetaphorIdentiﬁcationProcedure（MIP）[3,4]とSelectionalPreferenceViolation（SPV、選択選好違反）[5,6]という2つの言語学的ルールをsemanticmatchingタスクに変換し、メタファー性を判定する。SPVモジュールはターゲット語と文脈の不整合を捉える。我々の過去の研究[7]では、ChatGPTを用いて文の前後に補助文脈を動的に生成し、メタファー検出精度の向上を試みた。しかし、文脈が既に十分なデータセットでは改善が限定的であり、意味的逸脱やドメインシフトといった生成モデル特有の課題が確認された。一方、イディオム表現においては、SPVの判定が曖昧になる問題がある。例えば、「hangon」は文脈によって字義通りの意味（「しがみつく」）とイディオム的な意味（「待つ」「電話を切らずに待つ」）の両方を持ち、メタファー性の判定が困難である。本研究では、このようなSPV曖昧性を持つイディオムの検出精度向上を目的として、イディオム知識を明示的に統合したメタファー検出手法を提案する。具体的には、以下の貢献を行う：1.17個のSPV-ambiguousイディオムを含むイディオム辞書の構築