文献类型：期刊文章

作　　者：曾华琳[1] 周昌乐[1] 陈毅东[1] 史晓东[1]

机构地区：[1]厦门大学信息科学与技术学院,福建省仿脑智能系统重点实验室,福建厦门361005

出　　处：《厦门大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61573294);国家科技支撑计划(2012BAH14F03);教育部博士学科点基金博导类项目(20130121110040)

年　　份：2016

卷　　号：55

期　　号：3

起止页码：406-412

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：汉语隐喻计算是中文信息处理中的棘手难题之一.已有的隐喻识别研究多以人工方式分析和抽取隐喻特征,存在着主观性强、难以扩充的缺点,并且对于专业背景知识要求比较严格.本文基于大规模语料库的机器学习,利用最大熵分类模型,提出了一种最优特征模板自动抽取的隐喻识别算法,讨论了3种不同层次的特征模板,既包含了经典的简单特征,又将跨多个词的远距离上下文信息,以及描述语义信息的词语相似性引入特征模板进行考察.实验结果表明,该算法提高了隐喻识别准确率,是一种对于汉语隐喻计算行之有效的机器学习方法.

关 键 词：汉语隐喻计算  隐喻识别  机器学习  自动特征选择  

分 类 号：TP391.1]