437必赢会员中心师生撰写的论文《Metaphor Detection with Context Enhancement and Curriculum Learning》日前被North American Chapter of the Association for Computational Linguistics（NAACL2024）接收，NAACL是自然语言处理领域三大顶级国际会议之一。论文研究工作由本科生贾凯迪（第一作者）在李熔盛老师（通信作者）的指导下共同完成。
该成果瞄准隐喻检测（Metaphor Detection）这一自然语言处理领域国际前沿学术问题，开展了较为深入的研究。隐喻检测任务主要面临两类挑战：一是如何有效利用上下文、语法和语境等句子信息；二是如何充分利用有限的标注数据。论文提出的MiceCL方法为解决上述问题做出了技术突破。MiceCL通过设计全新的框架，能够有效捕捉目标隐喻词与上下文信息的复杂语义关系。MiceCL还引入了自动计算困难度的课程学习算法，能够先易后难地学习数据中的知识，充分利用有限的标注数据。相比于现有最佳方法，MiceCL的整体性能获得了显著提升，且模型的收敛速度大幅提高。