Vi föreslår en strategi för att upptäcka den retoriska figur som kallas chiasmus, som innebär upprepning av ett par ord i omvänd ordning, som i "alla för en, en för alla". Även om upprepningar av ord är vanliga i naturligt språk, sanna fall av chiasmus är sällsynta, och frågan är därför om en dator kan effektivt skilja en chiasmus från en slumpmässig criss-cross mönster. Vi hävdar att chiasmus bör behandlas som ett graderat fenomen, vilket leder till utformningen av en motor som extraherar alla criss-cross mönster och ranka dem på en skala från prototypiska chiasmi till mindre och mindre sannolika fall. Med hjälp av en utvärdering inspirerad av informationssökning, visar vi att vårt system uppnår en genomsnittlig precision på 61%. Som en biprodukt av utvärderingen konstruerar vi också den första kommenterade corpus av chiasmi.
I stället hävdar REF att en chiasmus detektor bör extrahera criss-cross mönster och ranka dem från prototypisk chiasmi till mindre och mindre sannolika fall.
Rhetorical Figure Detection: the Case of Chiasmus
{'venue': 'CLfL@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}