Abstrakt. Metaforer är genomträngande i mänskligt språk och utveckla metoder för att känna igen och hantera metaforer är en oumbärlig uppgift i Natural Language Processing (NLP). I detta dokument föreslås en oövervakad metod för att känna igen metaforer från verkliga texter. För det första bestäms källdomänkandidater utifrån automatiskt förvärvade urvalsinställningar. Och sedan är metaforer igenkända med källdomänen kunskap. Experimentella resultat visar att denna oövervakade metod överträffar baslinjen med en stor förbättring. Dessutom kan källdomänkunskapen också användas för metaforförståelse.
I REF använder Jia en oövervakad metod för att känna igen metaforer med urvalsinställningar och källdomänkunskap.
Unsupervised Chinese Verb Metaphor Recognition Based on Selectional Preferences
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}