Simile är en speciell typ av metafor, där jämförelseprodukter såsom like och som används för att jämföra två objekt. Simil igenkänning är att känna igen simil meningar och extrahera simil komponenter, dvs tenor och fordonet. I detta dokument presenteras en studie av samma erkännande på kinesiska. Vi konstruerar en kommenterad corpus för denna forskning, som består av 11,3k meningar som innehåller en jämförelse. Vi föreslår en neural nätverk ram för gemensamt optimera tre uppgifter: simile mening klassificering, simile komponent extraktion och språk modellering. De experimentella resultaten visar att de neurala nätverksbaserade tillvägagångssätten kan överträffa alla regelbaserade och funktionsbaserade baslinjer. Både simile mening klassificering och simile komponent extraktion kan dra nytta av multitask lärande. Den förra kan lösas mycket bra, medan den senare är svårare.
En liknelse är ett tal som direkt jämför två saker med anslutningsord som ''like'' eller ''as'' REF.
Neural Multitask Learning for Simile Recognition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}