Metafor är allestädes närvarande i texten, även i mycket teknisk text. En korrekt slutsats om textförutsättningar kräver att datorer särskiljer ett ords bokstavliga och metaforiska sinnen. Tidigare arbete har behandlat detta problem som ett klassiskt ord känna disambigering uppgift. I denna uppsats tar vi ett nytt tillvägagångssätt, baserat på forskning inom kognitiv lingvistik som ser metaforen som en metod för att överföra kunskap från en bekant, välförstådd eller konkret domän till en okänd, mindre förstådd eller mer abstrakt domän. Denna uppfattning leder till hypotesen att metaforisk ordanvändning är korrelerad med graden av abstraktitet i ordets sammanhang. Vi introducerar en algoritm som använder denna hypotes för att klassificera ett ords betydelse i ett givet sammanhang som antingen bokstavlig (benämnande) eller metaforisk (konnotativ). Vi utvärderar denna algoritm med en uppsättning adjectivenoun fraser (t.ex. i mörk komedi, adjektiv mörk används metaforiskt; i mörkt hår, används det bokstavligen) och med TroFi (Trope Finder) Exempel Bas av bokstavlig och icke-litterär användning för femtio verb. Vi uppnår toppresultat på båda dataseten.
REF antog att metaforisk ordanvändning är korrelerad med graden av abstraktitet i ordets sammanhang, och klassade ordförnimmelser i ett givet sammanhang som antingen bokstavligt eller metaforiskt.
Literal and Metaphorical Sense Identification through Concrete and Abstract Context
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}