Metaforiska uttryck är genomträngande i naturligt språk och utgör en betydande utmaning för beräkningssemantik. Den inneboende sammansättningen av metaforen gör det till ett viktigt testfall för kompositional distributionssemantiska modeller (CDSM). Detta dokument är det första som undersöker om metaforisk komposition motiverar en distinkt behandling inom ramen för CDSM. Vi föreslår en metod för att lära metaforer som linjära omvandlingar i en vektorrymd och finner att, över en mängd semantiska domäner, explicit modellering metafor förbättrar de resulterande semantiska representationer. Vi använder sedan dessa representationer i en metafor identifiering uppgift, uppnå en hög prestanda på 0,82 i termer av F-poäng.
Modelleringsmetafor i ett fördelningssemantiskt utrymme genom linjär omvandling för att förbättra vektorrepresentationen har undersökts av REF.
Literal and Metaphorical Senses in Compositional Distributional Semantic Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}