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绪论1

0.1 研究背景1

0.2 研究问题2

0.3 研究概述2

0.4 研究意义4

0.5 本书结构5

第一章 隐喻研究综述6

1.1 隐喻的界定6

1.2 隐喻的认知视角7

1.2.1 转喻8

1.2.2 明喻10

1.2.3 常规隐喻与新生隐喻10

1.2.4 复杂隐喻与基本隐喻11

1.3 隐喻的语料库视角12

1.4 人体隐喻研究综述14

1.4.1 人体隐喻的认知视角14

1.4.2 人体隐喻的语言视角18

1.4.3 已有研究对构建模型的启示23

1.5 小结25

第二章 隐喻自动识别研究述评26

2.1 基于规则的方法26

2.2 基于统计的方法27

2.2.1 聚类方法28

2.2.2 有监督的机器学习方法30

2.2.3 语言学假设与统计方法相结合31

2.3 对已有研究的总体评价33

2.4 小结34

第三章 本研究使用的资源与研究算法35

3.1 本研究使用的资源35

3.1.1 知识库与语料库等资源35

3.1.1.1 WordNet35

3.1.1.2 WordNet扩展概念域40

3.1.1.3 顶层本体41

3.1.1.4 英语国家语料库42

3.1.1.5 英语词典44

3.1.2 第三方研究工具45

3.1.2.1 Editpad Pro与PowerGrep45

3.1.2.2 NLTK与最大熵工具包45

3.2 研究算法46

3.2.1 用于知识库模块的算法46

3.2.1.1 N元序列搭配强度算法46

3.2.1.2 限定人体词序列长度的算法——K值48

3.2.2 用于机器学习模块的算法49

3.2.2.1 抽象值算法49

3.2.2.2 最大熵原理50

3.3 小结53

第四章 研究流程54

4.1 语料的前期准备54

4.1.1 人体词的选取54

4.1.2 研究语料的收集与抽样56

4.1.3 人体隐喻的人工标注59

4.1.3.1 人工识别流程59

4.1.3.2 人工标注的难点及解决办法61

4.1.3.3 人工标注的信度报告62

4.2 语言特征的提取63

4.2.1 知识库模块的语言特征64

4.2.1.1 人体隐喻搭配序列64

4.2.1.2 人体隐喻始源域对应的词语70

4.2.2 机器学习模块的语言特征71

4.2.2.1 语言特征的选取范围71

4.2.2.2 词语的抽象值74

4.3 数据分析75

4.3.1 构建模型75

4.3.2 模型验证阶段77

4.4 小结78

第五章 英语人体隐喻的语言分析79

5.1 英语人体隐喻的语义分布79

5.1.1 英语人体域的语义分布79

5.1.2 英语人体词的语义分布81

5.2 英语人体隐喻的语言特征84

5.2.1 英语人体隐喻语言特征的总体分布84

5.2.2 英语人体隐喻语言特征的具体分析86

5.2.2.1 人体转喻的语言特征86

5.2.2.2 人体域为始源域的隐喻的语言特征90

5.2.2.3 人体域为目标域的隐喻的语言特征94

5.3 小结98

第六章 人体隐喻自动识别模型的构建与验证99

6.1 检验语言特征应用方式的先导研究99

6.1.1 测试机器学习语言特征的先导试验100

6.1.2 测试知识库与机器学习结合方式的先导试验103

6.2 人体隐喻自动识别模型的构建104

6.2.1 人体隐喻语言特征知识库104

6.2.2 机器学习模块107

6.3 模型的验证结果111

6.3.1 模型的整体验证结果112

6.3.2 知识库模块的验证结果113

6.3.2.1 误判语句分析113

6.3.2.2 漏判语句分析114

6.3.3 机器学习模块的验证结果115

6.3.3.1 模块识别过程的示例115

6.3.3.2 模块的验证情况116

6.3.3.3 模块识别的隐喻类型117

6.4 与其他研究的对比117

6.5 小结119

第七章 结论120

7.1 研究发现120

7.1.1 人体隐喻的主要语言特征120

7.1.2 人体隐喻自动识别模型的主要构成121

7.1.3 人体隐喻自动识别模型的验证结果122

7.2 研究的不足之处122

7.3 后续的研究计划123

参考文献124

附录135