Metaforer är spännande. Vi vet att George Lakoff och Mark Johnson i sin bok Metaphors We Live By påpekade att vårt dagliga språk är fullt av metaforer (Lakoff och Johnson 1980). Metaforer är inte alls ovanliga som språkliga händelser och i allmänhet som ett medel för mänsklig kommunikation (t.ex. i visuell konst). Därför tycks de, mer än ett undantag, vara en nödvändighet för vårt sinne. Människor använder metaforer som strategier för att koppla samman begrepp, hantera situationer och ibland föreslå lösningar på problem. Du kan till exempel se kriminalitet som ett monster eller som en sjukdom. Vad du har i åtanke att ta itu med det är förmodligen att kämpa i det förra fallet, och att bota eller planera förebyggande i det senare. Inte desto mindre är metaforer extremt svåra att modellera i ett beräkningsramverk. Vad är bokstavligt? Vad är metaforiskt? Att göra denna åtskillnad har ofta visat sig vara en skrämmande uppgift, även för en mänsklig bedömning. Metaforer-så bundna till vårt sätt att tänka och insnärjda med en enorm mängd kunskap och lingvistik subtiliteter utgör ett utmärkt forskningsproblem för beräkningslingvistik och artificiell intelligens i allmänhet. Vi kan förmodligen säga att de tillhör AI-fullständiga problem. Svårigheten med dessa datorproblem är likvärdig med att lösa de centrala problemen med artificiell intelligens som gör datorer lika intelligenta som människor. Tony Veale, Ekaterina Shutova och Beata B. Klebanov är erfarna forskare inom området bildspråksbehandling. Deras bok är en utmärkt resurs och en bra referens för alla som planerar att ta itu med subtiliteterna i detta komplexa ämne. Boken erbjuder ett omfattande förhållningssätt till beräkningsbehandling av metaforer och relaterade figurer såsom simile, analogi och konceptuell blandning. Läsaren introduceras till flera beräkningsperspektiv, från symboliska och statistiska tillvägagångssätt till tolkning och parafrasgenerering, utan att utelämna bidrag från filosofin om vad som utgör betydelsen av en metafor. De tre första kapitlen introducerar läsaren till metaforbegreppet, i synnerhet de teoretiska grundvalarna som är lönsamma för att närma sig problemet med beräkning. Särskilt användbar är förklaringen av de relaterade figurativa enheter: similes (jämförelsen av en sak med en annan av ett annat slag, används för att göra en beskrivning mer eftertrycklig eller levande, t.ex., John är lika modig som ett lejon); analogi (en jämförelse mellan en sak och en annan, typiskt för förklaring, t.ex., äktenskap är slaveri); och konceptuell blandning (en kognitiv teori, som ursprungligen utvecklats av Gilles Fauconnier och Mark Turner [Fauconnier och Turner 2002], som hänvisar till en uppsättning kognitiva operationer för att kombinera-eller mixa-ord, bilder, och idéer i ett nätverk av "mentala utrymmen" för att skapa mening, t.ex., målningen i George Clooney's vinden är en signal för att skapa en konceptuell
Generera metaforer är en utmaning i artificiell intelligens REF.
Metaphor: A Computational Perspective
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}