国内外隐喻知识库建设综述

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1、第25卷第9期计算机应用研究Vo1．25No．92008年9月ApplicationResearchofComputersSep．2008国内外隐喻知识库建设综述术张霄军，曲维光。(1．陕西师范大学外国语学院，西安710062；2．南京师范大学a．文学院；b．数学与计算机学院，南京210097；3．北京大学计算语言学研究所，北京100081)摘要：就国外的几个隐喻知识库，包括MasterMetaphorList、Sense—frame、MetaBank、Metalude、HamburgMetaphor

2、Database、A1Tr—Meta以及国内的隐喻句库的建设进行综述，并对上述隐喻知识库作了简单评述。最后提出了一种建立面向计算的大规模汉语隐喻知识库构建的设想。关键词：隐喻；知识库；自然语言理解中图分类号：TP39l文献标志码：A文章编号：lOOl一3695(2008)09—2561—05Introductionofmetaphorcorpus、ZHANGXiaojunt．QUWei—guang'(1．SchoolofForeignlanguage，Shaar~xiNormalUniversity，

3、Xi’an710062，China；2a．SchoolofArt＆Literature，b．SchoolofMathematics＆Computer，NanjingNormalUniversity，ng210097，China；3．1astituteofComputationalLinguistics，PekingUniversity，Beijing100081，China)Abstract：Thispaperintroducedandreviewedsixforeignlanguagedatabas

4、es，itincludedMasterMetaphorList，Sense—flame，MetaBank，Metalude，HamburgMetaphorDatabase，AIrr—MetaandolleChinesemetaphordatabase．Finally，itdesignedalarge—scaleChinesemetaphorknowledgedatabaseorientedtocomputation．Keywords：metaphor；knowledgedatabase；natural

5、languageunderstanding及人工神经网络模型，如Veale的Sapper模型。0引言e)基于类比推理和逻辑推理的方法。隐喻的理解需要人们运用常识进行推理，因此，许多学者采用逻辑方法进行隐喻隐喻理解的计算模型离不开隐喻知识库。这是由隐喻的的机器理解。典型模型包括Stainhart提出的隐喻的结构理认知性决定的。隐喻涉及本体概念与喻体概念之间的对比，因论和隐喻逻辑论、Gentner等人¨“的结构映射引擎SME、Ho—此隐喻计算模型的前提是要求系统具有概念描述和推理能力。随着自然语言理解从字

6、面义(1iteralmeaning)到非字面lyoak等人”j的ACME隐喻分析模型。d)基于语料库统计机器学习的方法。随着语料库语言学义(non—literalmeaning)研究的转变，隐喻作为非字面义的典的发展，利用统计方法处理语言信息得到了广泛的关注，出现型，越来越受到计算语言学家、认知语言学家和心理学家的重了许多基于统计学习方法的隐喻识别模型，如Kintsch等视，隐喻计算也成为自然语言处理的一个热点问题。国内对隐人，的基于潜在语义分析方法的模型，以及Mason[，j提喻计算的研究越来越深入

7、，主要集中在对隐喻计算的模型方法出的基于语料库的隐喻句抽取引擎CorMet。的介绍和研究上。，但对隐喻知识库建设的讨论不够深刻。从上面的计算模型来看，隐喻表达往往涉及到概念的推理目前，应用于隐喻计算的模型方法主要有以下四种：关系，因此隐喻表达的识别、解释、提取往往需要富含隐喻理解a)基于优先语义的方法。这种方法认为理解隐喻义的方信息的隐喻知识库的支撑。具有代表性的国外隐喻库有Mas—法不同于理解正常字面义的方法，突出语义知识的描写而不强terMetaphorListSense—frameMetaBan

8、kMetalude、Hamburg调隐喻知识在隐喻理解中的应用。当句子中字面意义出现冲MetaphorDatabase、Afrr。Meta。国内的隐喻库建设起步较晚，目突(即选择限制发生冲突)时，就需要进行隐喻处理。比较有前公布的只有厦门大学的汉语隐喻标注句库。代表性的系统有Fass提出的可以处理隐喻、转喻、字面义反常表达的隐喻理解模型MeG系统。1国外隐喻知识库建设综述b)基于知识表示的方法。与基于优先语义的方法不同，该方法强调隐喻知识的表示以及隐喻知