【摘 要】
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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
【基金项目】
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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）
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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.
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