Projekt C04: Metaphern als Mittel zur Erklärung
Mithilfe von Metaphern lassen sich abstrakte Konzepte leichter erklären, weil sie auf vertraute Strukturen und Erfahrungen zurückgreifen. In der ersten Förderphase hat das Projekt untersucht, wie Metaphern das Verständnis neuer Konzepte erleichtern: Welche Eigenschaften werden hervorgehoben oder ausgeblendet, wie lässt sich Handlungsmacht ausdrücken, und wie werden Metaphern konkret in Erklärungen eingesetzt? Darauf aufbauend erforscht das Projekt in der zweiten Förderphase, wie Metaphern das Verstehen fördern und wie metaphorische Erklärungen automatisch erzeugt und an die Reaktionen des Gegenübers angepasst werden können. Dabei werden psychologische Ansätze mit Methoden der Computerlinguistik bzw. des Natural Language Processing kombiniert.
Forschungsgebiete: Psychologie, Informatik
Hilfskräfte
Annika Korth, Universität Paderborn
Celina Moormann, Universität Paderborn
Hannah Osthövener, Universität Paderborn
Luis Melzer, Leibniz Universität Hannover
Svenja Boddem, Leibniz Universität Hannover
Ehemalige Mitglieder
Annedore Wilmes, Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Julia Rabe, Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Publikationen
Agency in metaphors of explaining: An analysis of scientific texts
I. Scharlau, K.J. Rohlfing, (2025).
An annotated corpus of elicited metaphors of explaining and understanding using MIPVU
P. Porwol, I. Scharlau, An Annotated Corpus of Elicited Metaphors of Explaining and Understanding Using MIPVU, OSF, 2025.
Investigating Co-Constructive Behavior of Large Language Models in Explanation Dialogues
L. Fichtel, M. Spliethöver, E. Hüllermeier, P. Jimenez, N. Klowait, S. Kopp, A.-C. Ngonga Ngomo, A. Robrecht, I. Scharlau, L. Terfloth, A.-L. Vollmer, H. Wachsmuth, ArXiv:2504.18483 (2025).
Investigating the Impact of Conceptual Metaphors on LLM-based NLI through Shapley Interactions
M. Sengupta, M. Muschalik, F. Fumagalli, B. Hammer, E. Hüllermeier, D. Ghosh, H. Wachsmuth, in: Accepted in Findings , EMNLP , 2025.
Investigating Co-Constructive Behavior of Large Language Models in Explanation Dialogues
L. Fichtel, M. Spliethöver, E. Hüllermeier, P. Jimenez, N. Klowait, S. Kopp, A.-C. Ngonga Ngomo, A. Robrecht, I. Scharlau, L. Terfloth, A.-L. Vollmer, H. Wachsmuth, in: Proceedings of the 26th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, Association for Computational Linguistics, Avignon, France, n.d.
Metaphors in 24 WIRED Level 5 Videos (Data corpus)
I. Scharlau, K. Miriam, Metaphors in 24 WIRED Level 5 Videos (Data Corpus), OSF, 2025.
Is explaining more like showing or more like building? Agency in metaphors of explaining
P.F. Porwol, I. Scharlau, Frontiers in Psychology (2025).
What do metaphors of understanding hide?
P.F. Porwol, I. Scharlau, STUDIA NEOFILOLOGICZ: NEROZPRAWY JĘZYKOZNAWCZE (Modern Language Studies: Linguistic Essays) XXI (2025) 181–198.
Analyzing the Use of Metaphors in News Editorials for Political Framing
M. Sengupta, R. El Baff, M. Alshomary, H. Wachsmuth, in: K. Duh, H. Gomez, S. Bethard (Eds.), Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), Association for Computational Linguistics, Mexico City, Mexico, 2024, pp. 3621–3631.
When to use a metaphor: Metaphors in dialogical explanations with addressees of different expertise
I. Scharlau, M. Körber, M. Sengupta, H. Wachsmuth, Frontiers in Language Sciences 3 (2024) 1474924.
Modeling Highlighting of Metaphors in Multitask Contrastive Learning Paradigms
M. Sengupta, M. Alshomary, I. Scharlau, H. Wachsmuth, in: H. Bouamor, J. Pino, K. Bali (Eds.), Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, Association for Computational Linguistics, Singapore, 2023, pp. 4636–4659.
Back to the Roots: Predicting the Source Domain of Metaphors using Contrastive Learning
M. Sengupta, M. Alshomary, H. Wachsmuth, in: Proceedings of the 2022 Workshop on Figurative Language Processing, 2022.
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