Projekt C04: Metaphern als Mittel zur Erklärung
Mithilfe von Metaphern lassen sich abstrakte Konzepte leichter erklären: Indem die Erklärer*innen Metaphern verwenden, greifen sie auf vertraute Strukturen und Erfahrungen zurück und stellen ausgewählte Eigenschaften der erklärten Konzepte in den Vordergrund, andere hingegen in den Hintergrund. Im Projekt C04 wird beleuchtet, wie Metaphern in Erklärungen funktionieren, wann und wie sie beim Erklären verwendet werden und welche Auswirkungen sie auf Verständnis haben. Neben der psychologischen Perspektive auf diese Fragen werden computerlinguistische Methoden entwickelt, die den semantischen Raum von Metaphern modellieren und die repräsentierten Eigenschaften automatisch benennen können. Langfristiges Ziel des Projektes ist es, dass KI-Systeme auf angemessene Weise Metaphern verwenden und diese im Laufe der Erklärung dem Verständnis des Gegenübers anpassen können.
Forschungsgebiete: Psychologie, Informatik
Hilfskräfte
Paul David Fährmann, Universität Paderborn
Annika Korth, Universität Paderborn
Celina Moormann, Universität Paderborn
Hannah Osthövener, Universität Paderborn
Julian Vögel, Leibniz Universität Hannover
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.
What do mteaphors of understanding hide?
P.F. Porwol, I. Scharlau, Studia Neofilologiczne. Rozprawy Jezykoznawcze (Neophilological Studies. Linguistic Studies) (2025).
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 (n.d.).
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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