Nuvarande metoder för övervakad inlärning av metaforer tenderar att använda sofistikerade funktioner och begränsa deras uppmärksamhet till konstruktioner och sammanhang där dessa funktioner gäller. I detta dokument beskriver vi utvecklingen av ett övervakat inlärningssystem för att klassificera alla innehållsord i en löpande text som antingen används metaforiskt eller inte. Vi börjar med att undersöka prestandan hos en enkel unigram baslinje som uppnår förvånansvärt bra resultat för några av datauppsättningarna. Vi visar sedan hur återkallandet av systemet kan förbättras över denna starka baslinje.
Beigman REF föreslår ett övervakat tillvägagångssätt för att förutsäga metaforiciteten hos alla innehållsord med någon del av tal i en löpande text.
Different Texts, Same Metaphors: Unigrams and Beyond
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Metaphor in NLP', 'journal': 'Proceedings of the Second Workshop on Metaphor in NLP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}