Mänsklig kategorisering är varken en binär eller en kontextfri process. Vissa begrepp är snarare bättre exempel på en kategori än andra, medan kriterierna för kategorimedlemskap i olika grad kan uppfyllas av olika begrepp i olika sammanhang. Mot bakgrund av dessa empiriska fakta verkar WordNets statiska kategoristruktur både överdrivet stel och onödigt skör för bearbetning av verkliga texter. I detta dokument beskriver vi ett syntagmatiskt, corpus-baserat tillvägagångssätt för att omdefiniera WordNets kategorier på ett funktionellt, gradabelt och kontextkänsligt sätt. Vi beskriver hur de diagnostiska egenskaperna för dessa definitioner automatiskt förvärvas från webben, och hur den ökade flexibiliteten i kategorisering som uppstår till följd av dessa omdefinitioner ger en robust bild av metaforförståelse i formen av Glucksbergs (2001) teori om kategoriinblandning. Dessutom visar vi hur denna kompetens med bildlig kategorisering effektivt kan styras av automatiskt genererade ontologiska begränsningar, även förvärvade från webben.
REF beskriver en webbaserad metod för att förvärva en sådan modell.
Making Lexical Ontologies Functional and Context-Sensitive
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}