إذا كانت جملتان لهما نفس المعنى، فيجب أن تكونا متكافئتين من حيث الخصائص الاستنتاجية، أي أن تُستنتج كل منهما من الأخرى تناصّياً. ومع ذلك، تعتمد العديد من مجموعات البيانات الخاصة بالاستعارة (paraphrase) التي تُستخدم حاليًا على نطاق واسع على مفهوم الاستعارة المستند إلى التداخل اللفظي والتركيب النحوي. هل يمكننا تدريبها لتحديد الاستعارات بطريقة تعتمد على الخصائص الاستنتاجية للجمل، وتقلل من الاعتماد المفرط على التشابهات اللفظية والتركيبية بين زوج الجملة؟ نطبق النموذج العدواني (adversarial paradigm) على هذا السؤال، ونُقدّم طريقة جديدة للإنشاء المُعادٍ لمجموعات البيانات الخاصة بالتحديد الاستعاري: مهمة الاستعارة العدوانية (Adversarial Paraphrasing Task - APT)، التي تطلب من المشاركين إنشاء استعارات معنوية متكافئة (بمعنى التضمين المتبادل) لكنها مختلفة بشكل كبير من حيث البنية اللفظية والتركيبية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأزواج من الجمل لاختبار نماذج تحديد الاستعارة (التي تحقق دقة تقارب العشوائية)، ثم تحسين أدائها. ولتسريع عملية إنشاء البيانات، نستكشف أتمتة APT باستخدام نموذج T5، ونُظهر أن المجموعة الناتجة تُحسّن الدقة أيضًا. ونناقش الآثار المترتبة على كشف الاستعارة، ونُطلق مجموعتنا من البيانات رغبة في تمكين نماذج كشف الاستعارة من اكتشاف التكافؤ المعنوي على مستوى الجملة بشكل أفضل.