Computational Research on Chinese Metaphor Classification and Recognition

隐喻理解是语篇理解中的难点，也是认知科学研究中的热点。本文针对汉语中普遍存在隐喻的现象，从计算的角度，首先提出了一套汉语句子形式化方法，并在此基础上针对隐喻的特点构建出隐喻语义网络计算模型(MSN)。进一步以隐喻语义模型为依据，构建了隐喻分类体系并对其合理性进行了评估，使得隐喻分类识别的研究被简化在对几种隐喻模式的识别和处理上。一个隐喻句在隐喻网络的描述下分解为以语义节点为单位的语义元素，为了能够对语义元素进行计算，一套隐喻语料库构建方法被提出来用以构建隐喻知识库，这也为后面隐喻矢量内概念之间相似度(下面简称隐喻相似度)的计算奠定了基础。本文分析了现有的多种基于各种语言模型的信息检索方法(In...Metaphor is a difficult problem in natural language understanding, while it is also a hot topic in the cognitive scientific research. Aiming at the general phenomenon of metaphor in Chinese, this paper proposes a method of formalizing Chinese sentence at first; further more builds a computational model of metaphorical semantic network (MSN). On the basis of MSN, a systematic method of metaphorical...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院计算机科学系_计算机应用技术学号：20022800

基于机器理解的汉语隐喻分类研究初步

本文将汉语隐喻分类计算模型的研究引入汉语的机器理解当中,通过对大规模汉语隐喻语料的研究分析,结合汉语隐喻的认知特征,笔者构建了一套基于理解的汉语隐喻分类体系。分类主要以汉语隐喻句中本体和喻体的内在相似性作为切入点,从隐喻理解的方式、理解的难易程度以及理解所涉及的相关知识结构等方面进行综合分析,同时,辅以真实语料的统计分析,对分类的合理性作出了验证和修订,最终给出了基于理解的汉语隐喻分类体系,并对该体系作出了语言学上的比较和解释。福建省自然科学基金资助(A0210005

Computational Model of Metaphor and its Application in Metaphorical Classification

隐喻理解是语篇理解中的难点,也是认知科学研究中的热点。本文针对汉语中普遍存在隐喻的现象,从计算的角度,首先提出了一套汉语句子形式化方法,并在此基础上针对隐喻的特点构建出隐喻语义网络计算模型。为了阐述隐喻网络模型的应用,文章后半部分提出了一套基于隐喻网络模型的隐喻分类体系,并对其合理性以及实用性进行了分析,为后续的隐喻自动识别以及隐喻理解奠定了基础。Metaphor is a difficult problem in natural language understanding, while it is also a hot topic in the cogni- tive scientific research. Aiming at the generally existent phenomenon of metaphor in Chinese, in term of computing [from the aspect of computing], this paper proposes a set of methods of formalizing Chinese sentence at first, and structures the computational model of metaphorical semantic network (MSN) according to the characteristics of metaphor. Then, we apply the MSN to metaphorical classification, present a systematic method of metaphorical clas- sification, this lays a foundation for the later research in auto metaphorical classification and metaphorical understand- ing.国家自然科学基金(项目编号:60373080);; 福建省自然科学基金(项目编号:A0210005)