Vi beskriver en algoritm för automatisk klassificering av idiomatiska och bokstavliga uttryck. Vår utgångspunkt är att ord i ett visst textsegment, t.ex. ett stycke, som är högt uppsatta företrädare för ett gemensamt diskussionsämne är mindre benägna att vara en del av ett idiomatiskt uttryck. Vår ytterligare hypotes är att sammanhang där idiom förekommer, typiskt, är mer affektiva och därför, vi införlivar en enkel analys av intensiteten i de känslor som uttrycks av sammanhangen. Vi undersöker påsen med ord ämne representation av en till tre stycken som innehåller ett uttryck som bör klassificeras som idiomatisk eller bokstavlig (en målfras). Vi extraherar ämnen från stycken som innehåller idiom och från stycken som innehåller ordagrant med hjälp av en oövervakad klustermetod, Latent Dirichlet Allocation (LDA) (Blei et al., 2003). Eftersom idiomatiska uttryck uppvisar egenskapen icke-kompositionalitet, antar vi att de vanligtvis presenterar olika semantik än de ord som används i det lokala ämnet. Vi behandlar idiomer som semantiska avvikelser, och identifieringen av ett semantiskt skift som avvikande upptäckt. Den här ämnesrepresentationen gör att vi kan skilja mellan idiom och ordagrant med hjälp av lokala semantiska sammanhang. Våra resultat är uppmuntrande.
För att ta itu med dessa problem undersöker REF påsen med ord ämnesrepresentation och införliva en ytterligare hypotes-kontexter där idiom förekommer är mer affektiv.
Classifying Idiomatic and Literal Expressions Using Topic Models and Intensity of Emotions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}