隱喻是一種十分普遍的語言現(xiàn)象,它反映的不只是人對語言的使用方式,更是人對事物的認(rèn)知方式。隱喻在自然語言處理中處于十分重要的地位。語義的矛盾是隱喻的標(biāo)志和信號,隱喻識別模型需要利用詞語的特征,找到詞語間的矛盾來識別隱喻。多模態(tài)的方法使用詞語的文本信息和圖像信息獲取特征,它可以讓隱喻識別模型獲得更豐富的詞語特征。詞語可以按抽象度分為具體詞和抽象詞,具體詞具有實體,使用圖像信息可以獲得更豐富的特征,而抽象詞不具備實體,難以使用圖像信息。本文把詞語的抽象度和多模態(tài)方法結(jié)合起來,為具體詞和抽象詞選擇合適的模態(tài)信息。很少有抽象度計算方法會考慮到詞語的詞性對抽象度的影響。而不同詞性的詞語具有不同的詞義,這會導(dǎo)致抽象度的不同。因此本文提出了一種區(qū)分詞性的抽象度獲取方法,為隱喻識別模型提供支持。在文本模態(tài)特征獲取方面,本文使用詞語的詞性抽象度作為特征信息。在圖像模態(tài)特征獲取方面,本文利用互聯(lián)網(wǎng)獲得詞語的圖像模態(tài)信息,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得圖像模態(tài)的特征向量,再計算出概念的圖像模態(tài)相似度信息。在詞語的區(qū)分詞性抽象度計算方面,本文首先在權(quán)威抽象度數(shù)據(jù)庫中獲取只具有單一詞性的詞語,把它們作為種子詞,再使用多...

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 問題的提出
    1.2 隱喻識別研究綜述
        1.2.1 基于單一模態(tài)的隱喻識別方法
        1.2.2 基于多模態(tài)的隱喻識別方法
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 多模態(tài)的語義特征
    2.1 多模態(tài)算法介紹
    2.2 多模態(tài)相關(guān)工作
    2.3 符號與現(xiàn)實連接問題
    2.4 圖像模態(tài)的語義屬性抽取
        2.4.1 實驗數(shù)據(jù)和方法
        2.4.2 實驗結(jié)果及分析
第三章 引入抽象度的多模態(tài)隱喻識別研究
    3.1 已有的多模態(tài)隱喻識別方法
    3.2 概念的抽象度與多模態(tài)隱喻識別的關(guān)系
    3.3 引入抽象度的多模態(tài)隱喻識別方法
        3.3.1 文本模態(tài)和圖像模態(tài)的獲取
        3.3.2 多模態(tài)融合
        3.3.3 算法流程
    3.4 實驗和分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.4.2 實驗結(jié)果
第四章 區(qū)分詞性抽象度的計算
    4.1 抽象度和詞性的關(guān)系
    4.2 抽象度計算和多詞義詞向量相關(guān)工作
        4.2.1 詞語的抽象度計算
        4.2.2 表示詞語多詞義的詞向量計算
    4.3 Sense2vec模型
    4.4 區(qū)分詞性抽象度的計算方法
        4.4.1 種子詞的獲取
        4.4.2 詞性語義距離計算
        4.4.3 詞性抽象度的計算
    4.5 實驗與分析
        4.5.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.5.2 詞性抽象度覆蓋率實驗
        4.5.3 詞性抽象度計算結(jié)果分析
第五章 基于區(qū)分詞性抽象度計算的多模態(tài)英文隱喻識別研究
    5.1 基于單一模態(tài)的隱喻識別模型
        5.1.1 邏輯斯蒂回歸模型
        5.1.2 算法流程
    5.2 基于多模態(tài)的隱喻識別模型
    5.3 基于區(qū)分詞性抽象度的多模態(tài)隱喻識別模型
    5.4 實驗設(shè)置
        5.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        5.4.2 抽象度閾值的訓(xùn)練
    5.5 實驗結(jié)果及分析
        5.5.1 對比現(xiàn)有的隱喻識別方法
        5.5.2 對比不考慮區(qū)分詞性抽象度的多模態(tài)隱喻識別方法
        5.5.3 結(jié)果分析
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 本文的主要貢獻(xiàn)
    6.2 未來的研究方向
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 概念的圖像語義屬性抽取結(jié)果(子集)
附錄B 區(qū)分詞性抽象度計算結(jié)果及評測(子集)
附錄C 英文形容詞性短語隱喻識別結(jié)果(子集)
附錄D 英文動詞性短語隱喻識別結(jié)果(子集)



本文編號：3752930