CorMet är ett corpus-baserat system för att upptäcka metaforiska kartläggningar mellan begrepp. Det gör detta genom att hitta systematiska variationer i domänspecifika urvalspreferenser, som härleds från stora, dynamiskt minerade Internetkorpora. Metaforer överför struktur från en källkodsdomän till en måldomän, vilket gör vissa begrepp i måldomänen metaforiskt likvärdiga med begrepp i källdomänen. De verb som väljer för ett koncept i källdomänen tenderar att välja för dess metaforiska motsvarighet i måldomänen. Denna regelbundenhet, detekterbar med en ytlig språklig analys, används för att hitta metaforiska interconcept kartläggningar, som sedan kan användas för att dra slutsatsen existensen av högre-nivå konventionella metaforer. De flesta andra beräkningsmetaforsystem använder små, handkodade semantiska kunskapsbaser och arbetar med några exempel. Även CorMets enda kunskapsbas är WordNet (Fellbaum 1998) det kan hitta kartläggningar som utgör många konventionella metaforer och i vissa fall känna igen meningar omedelbar dessa kartläggningar. CorMet testas på sin förmåga att hitta en delmängd av Master Metaphor List (Lakoff, Espenson, och Schwartz 1991).
REF ) utvecklar ett corpus-baserat system CorMet för att upptäcka metaforiska kartläggningar mellan begrepp.
CorMet: A Computational, Corpus-Based Conventional Metaphor Extraction System
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}