比喩検出は、文字通りには解釈できない比喩表現を検出するタスクであり、文脈情報が重要である。過去の研究では、ChatGPTを用いて生成した補助文をターゲット文の前に追加する手法が提案され、精度向上が示されたものの、十分ではなかった。本論文では、ターゲット文の前後に補助文を追加する手法を提案し、比喩検出の精度向上を図った。複数のデータセットを用いた実験では、補助文の追加により精度、適合率、F1スコアが過去の研究より向上したことが確認された。本研究は補助文生成の有効性を示しており、今後はより多様な文脈構成や最新の生成モデルを活用する可能性を探る必要がある。

1.1研究背景比喩検出とは、文章中の比喩表現を検出することであり、本研究では英文の隠喩を対象とする。比喩表現は文字通りには解釈できず、その意味を推測する必要がある。近年、事前学習済み言語モデルを活用したTransformerを用いる手法が精度向上に寄与している[1][2]。特にMisNetモデル[3]は、1文に基づいて比喩の有無を判断するが、文脈が不足する文では依然として困難が残る。1.2補助文脈の活用過去の我々の研究[4]では、ChatGPTを用いて補助文を生成・追加することで文脈情報を増強し、比喩検出の精度を向上させる手法を提案した。実験では補助文を追加したデータセットが元のデータセットよりも精度が高いことが確認されたが、文脈量の増加や追加位置の影響についても課題が示唆された。1.3研究目的本論文では、補助文の追加位置を前後に変更し、文脈量を増加させた手法の有効性を検証する。