Metaphor detektion har varit både utmanande och givande i naturligt språk bearbetning applikationer. Denna studie erbjuder en ny metod baserad på eventiv information för att upptäcka metaforer genom att utnyttja det kinesiska skrivsystemet, som är ett kulturellt bunden ontologiskt system organiserat enligt de grundläggande begrepp som representeras av radikaler. Den företrädda informationen finns i all kinesisk text utan förbehandling. Eftersom detektion av metaforer är en annan kulturellt baserad begreppsrepresentation, tror vi att subtextual information kan underlätta identifiering och klassificering av de typer av metaforiska händelser som anges i kinesisk text. Vi föreslår en uppsättning syntaktiska villkor som är avgörande för händelsestrukturer för att förbättra modellen utifrån klassificeringen av radikala grupper. Med de föreslagna syntaktiska förutsättningarna uppnår modellen en prestanda på 0,8859 i form av F-poäng, vilket ger 1,7 % av förbättringen jämfört med samma klassificerare med endast Bag-ofword funktioner. Resultat visar att eventiv information kan förbättra effektiviteten av metafor detektion. Händelseinformation är förankrad i varje språk, och därmed har detta tillvägagångssätt en hög potential att användas för att upptäcka metaforer på andra språk.
Slutligen använder REF eventiv information för att upptäcka metaforer på kinesiska.
Leveraging Eventive Information for Better Metaphor Detection and Classification
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}