Automatisk metafor upptäckt bygger vanligtvis på olika funktioner, införliva t.ex. Selectional preferenskränkningar eller konkreta betyg för att upptäcka metaforer i text. Dessa funktioner bygger på bakgrundskorpora, handkodade regler eller ytterligare, manuellt skapade resurser, alla specifika för det språk som systemet används på. Vi presenterar en ny metod för metafor detektion med hjälp av ett neuralt nätverk i kombination med ord inbäddningar, en metod som redan har visat sig ge lovande resultat för andra naturliga språk bearbetning uppgifter. Vi visar att tidigare manuell funktionsteknik genom att enbart förlita sig på ordinbäddningar som är utbildade på stora corpora ger jämförbara resultat med andra system, samtidigt som behovet av ytterligare resurser tas bort.
Gör Dinh och Gurevych REF visar att förlita sig enbart på ord inbäddning tränas på stora corpora kan uppnå resultat som liknar andra system med ytterligare resurser.
Token-Level Metaphor Detection using Neural Networks
{'venue': 'Proceedings of the Fourth Workshop on Metaphor in NLP', 'journal': 'Proceedings of the Fourth Workshop on Metaphor in NLP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}