Metafor är en av de mest studerade och utbredda talgestalterna och en väsentlig del av den individuella stilen. I den här artikeln tittar vi på metaforidentifiering i Adjective-Noun par. Vi visar att med hjälp av ett enda neuralt nätverk kombinerat med förtränade vektor inbäddningar kan överträffa state of the art i termer av noggrannhet. I synnerhet, den strategi som presenteras i detta dokument bygger på två idéer: a) överföra lärande genom att använda förtränade vektorer som representerar adjektiv substantiv par, och b) ett neuralt nätverk som en modell av sammansättning som förutspår en metaforisk poäng som utgång. Vi presenterar flera olika arkitekturer för vårt system och utvärderar deras prestationer. Variationer om datauppsättningens storlek och om typen av inbäddningar undersöks också. Vi uppvisar avsevärda förbättringar jämfört med tidigare tillvägagångssätt både i fråga om noggrannhet och w.r.t storleken på kommenterade träningsdata.
I REF matas pre-tränade substantiv och adjektiv vektor inbäddningar till ett enskiktat neuralt nätverk för att disambiguate metaforiska och bokstavliga
"Deep" Learning : Detecting Metaphoricity in Adjective-Noun Pairs
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Stylistic Variation', 'journal': 'Proceedings of the Workshop on Stylistic Variation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}