基于Hownet和Verbnet的中文动词性隐喻识别

【摘要】隐喻是语言和思维的中心问题,是人类语言中普遍存在的现象。现今,隐喻的机器识别问题已经成为自然语言领域研究的热门课题。目前,汉语隐喻识别的研究大部分都集中在对名词的识别上,然而,相对于其它类型的隐喻,动词性隐喻在实际文本中出现的频率最高,更应该受到中文隐喻的研究者们的重视。本文的研究目的,是把中文动词性隐喻识别问题转化为英文的隐喻识别问题,利用完善的英文动词知识库Verbnet,去更好的进行中文的动词性隐喻识别工作,从而弥补现有的中文隐喻知识库规模小的缺点。本文分析了知网、同义词词林和Wordnet的构建特点,提出了一种Hownet、同义词词林和Wordnet之间的语义映射方法。首先,把同义词词林中的义项转化为Hownet概念的集合,再根据概念的英文翻译,把同义词词林中同义词集转为英文的同义词集,最后,计算该英文同义词集与Wordnet中Synset的词汇相交度的最大值,从而建立起Hownet概念到Wordnet中Synset的映射关系。实验结果证明,该方法的映射准确率达到了90%以上,显示了映射方法的可行性。在成功的把中文词汇映射为英文词汇后,本文提出了一种基于Hownet和Verbnet的中文动词性隐喻识别方法,该方法利用Verbnet中动词的题元角色及其语义选择限制,判断语句中动作的施事者和受事者是否符合正常的搭配,从而识别出超常规的搭配。随后,从“读者”语料库中随机抽取了20个句子对方法进行测试,实验结果达到了预期,有力的证明了该方法对动词隐喻识别的有效性。综上所述,本文的研究给出了基于Hownet和Verbnet的中文动词性隐喻识别的思想和方法,为汉语隐喻识别的进一步研究,提供了一定的理论意义和参考价值。
【作者】刘晗；
【导师】陈怡疆；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】自然语言处理；隐喻识别；动词性隐喻；语义映射；

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