【摘 要】
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作为一种意合型语言,汉语由字组词的特性明显,字面义词的词义大体可由其构词结构和语素概念来表达,但对非字面义词的处理存在偏差,这也是语言深度理解中的一个棘手问题.本文
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室; 北京大学中国语言文学系; 华中师范大学文学院; 北京大学信息科学与技术学院;
【基金项目】
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国家社科基金一般项目(批准号:16BYY137)资助
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作为一种意合型语言,汉语由字组词的特性明显,字面义词的词义大体可由其构词结构和语素概念来表达,但对非字面义词的处理存在偏差,这也是语言深度理解中的一个棘手问题.本文从语言认知的角度出发,提出了适用于汉语词的非字面义的知识表示方式:发掘《现代汉语词典》中的3524个非字面义二字词,判定它们作为隐喻或转喻现象的非字面义类型,标注其在《同义词词林》中的源域、目标域,并选取面向计算的适合的字面义词承担者.该工作首次在词汇级别上,系统地揭示了汉语隐喻和转喻现象的数量、类型及语义域映射分布状况,并且在算法框架不变的情况下,显著改善了词义相似度计算效果.这些思路、做法及语言资源建设,有望推动人文领域和计算应用等相关工作的深入开展.
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