イディオム知識統合によるメタファー検出精度向上手法

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。