Metaforer är allmänt förekommande i språket och utveckla metoder för att identifiera och hantera metaforer är ett öppet problem i Natural Language Processing (NLP). I detta papper beskriver vi resultat från att använda en maximal entropi (ME) klassificering för att identifiera metaforer. Med hjälp av Wall Street Journal (WSJ) corpus, kommenterade vi alla verbala mål i samband med en uppsättning ramar som innehåller ramar för rumslig rörelse, manipulation och hälsa. En överraskande upptäckt var att över 90 procent av de kommenterade målen från dessa ramar används metaforiskt, vilket understryker vikten av att bearbeta bildspråk. Vi använde sedan denna märkta data och varje verbal mål PropBank notation för att träna en maximal entropi klassificerare för att göra denna bokstavliga vs. metaforisk distinktion. Med hjälp av klassificeringen minskar vi det slutliga felet i testet satt med 5% över den verbspecifika majoriteten klass baslinje och 31% över den corpus-wide majoritetsklass baslinje.
REF utbildade en maximal entropiklassare för att skilja mellan bokstavlig och metaforisk användning.
Catching Metaphors
{'venue': 'Workshop On Scalable Natural Language Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}