汉语句子隐喻的识别和理解关键技术研究

发布时间：2022-12-06 05:57

　　在日常表达中,我们使用隐喻表达抽象的认知体验或者传达审美感受。同时,我们的认知思维机制和概念系统是建立在隐喻之上。因此,隐喻机制的计算实现是自然语言处理任务中必不可少的一环。隐喻计算旨在发掘和表征语言中普适存在的隐喻机制,一般包含如下两个方面的内容:一是识别语料中的隐喻表达,与非隐喻表达进行区分;二是描述隐喻的表述意义,实现隐喻意义的有效理解。本文基于隐喻的认知与语言学特性,运用相关计算模型,解决汉语中句子级别的隐喻识别和理解问题。在隐喻识别任务中,我们旨在判断某一个句子是否具是隐喻表达。当前,多数模型运用深度学习网络实现了隐喻识别,但是对识别中的注意力机制探讨较少。考虑到识别计算与抽象度等语义特征密不可分,我们认为抽象度等语义特征能帮助机器抓取句子中对识别任务更为关键的信息,从而更好地判断句子是否为隐喻表达。因此本文构建一个基于抽象度的具有注意力机制的神经网络模型。根据概念隐喻理论,我们选取句子中具有最高抽象度的词语作为该句子的注意词,构建双向长短期记忆神经网络模型及句子的位置特征向量,从而表征句子的加权特征,并搭建多层注意力机制来抽取句子的关键信息,最后判断输入的文本是否为隐喻表达... 

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 问题的提出
    1.2 隐喻的基本理论
        1.2.1 隐喻的分类
        1.2.2 认知隐喻理论
    1.3 隐喻计算的内容
    1.4 本文的主要工作
    1.5 本文的组织结构
第二章 隐喻计算研究进展
    2.1 隐喻识别计算研究
        2.1.1 依赖语义知识源的识别方法
        2.1.2 基于神经网络的识别方法
        2.1.3 结合外部知识源和神经网络的识别方法
    2.2 隐喻理解计算研究
        2.2.1 基于推理的隐喻理解方法
        2.2.2 基于统计的隐喻理解方法
        2.2.3 基于向量计算的隐喻理解方法
第三章 抽象度分析与计算
    3.1 抽象词与抽象度表征
    3.2 隐喻中的抽象性分析
    3.3 抽象度计算研究进展
    3.4 汉语词语的抽象度计算方法
    3.5 评估和讨论
第四章 考虑抽象度的汉语句子隐喻识别研究
    4.1 注意力机制与抽象度
    4.2 考虑抽象度的基于注意力机制的隐喻识别模型
        4.2.1 注意词的抽取
        4.2.2 基于双向长短期记忆神经网络的句子建模
        4.2.3 多层注意力机制
        4.2.4 二元分类
    4.3 实验设置
        4.3.1 数据集整理与分析
        4.3.2 词向量模型
        4.3.3 实验的参数设置
    4.4 实验及实验分析
        4.4.1 对照实验
        4.4.2 注意力机制的评估实验
        4.4.3 词向量规模的评估实验
        4.4.4 实例分析
第五章 基于合作网的汉语句子隐喻理解研究
    5.1 考虑相关域知识的联想度计算
    5.2 合作网模型的构建
        5.2.1 合作强度的计算
        5.2.2 模型的基本结构
    5.3 基于合作网的隐喻理解算法
        5.3.1 属性的剪枝
        5.3.2 算法
    5.4 实验设置
        5.4.1 属性的评估实验
        5.4.2 实验数据与实验预处理
    5.5 实验与实验分析
        5.5.1 对照实验及实验结果
        5.5.2 实例分析
第六章 总结与展望
    6.1 本文的主要贡献
    6.2 未来的研究方向
参考文献
硕士期间发表的论文
致谢
附录A 本文构建的抽象词库和具体词库示例
附录B 汉语句子隐喻识别结果示例
附录C 隐喻理解模型的理解结果及其可接受度



本文编号：3711204