Vi presenterar en övervakad maskininlärning algoritm för metonymin upplösning, som utnyttjar likheten mellan exempel på konventionell metonymy. Vi visar att syntaktiska huvudmodifierare relationer är en hög precision funktion för metonymy erkännande men lider av data sparseness. Vi övervinner delvis detta problem genom att integrera en tesaurus och införa enklare grammatiska egenskaper, vilket bevarar precisionen och ökar minnet. Vår algoritm generaliserar över två nivåer av kontextuell likhet. De resultat som dras är mer komplexa än de slutsatser som görs i ordagrann meningsskiljaktighet. Vi jämför även automatiska och manuella metoder för syntaktisk funktionsextraktion.
Till exempel föreslog REF en maskininlärningsalgoritm för metonymy upplösning.
Syntactic Features And Word Similarity For Supervised Metonymy Resolution
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}