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隐喻普遍存在于我们的语言行为和思维活动中,是人类认知世界的一种重要方式。随着认知语言学和当代脑科学的发展,通感隐喻的认知特殊性和重要性逐渐凸显,对通感隐喻理解的计算化研究就显得尤为迫切。不同于一般性的隐喻,通感隐喻是一种涉身性极强的隐喻现象,我们认为有其独特的涉身感觉基础和理解机制。同时,隐喻理解是一个“求同存异”的过程,在一类事物的特征下表征另一类事物,两者的特征之间必然存在相似性。只是这种相似性可能并不明显,在通感隐喻中尤为如此,不同感官的直接性描述之间显得“风马牛不相及”,因为它们之间的相似性是潜在的。在辩证分析隐喻与相似的关系后,本文认为通感隐喻理解的核心是寻求源域和目标域不同感官体验之间的潜在语义相似关系。以此为基础,本文提出了基于潜在语义相似的通感隐喻理解算法。同时本文提出,通感隐喻解释的实质,是在抓住隐喻表达义的前提下,用与该感觉域最为关联的词语进行描述,不光要考虑准确性还要考察适切性,是两者的辩证统一。基于此本文面向通感隐喻进一步提出了一种形容词属性的五感关联度计算方法,尝试对这种适切性进行计算化研究。在基于潜在语义相似的通感隐喻理解部分,我们创新地从具体和抽象双维度对通感隐喻进行解释。本文通过五感归属域标注在获取的目标域感知特征上进行筛选之后,使用WordNet对源域特征进行同义词拓展,从而寻找源域和目标域之间的潜在语义相似关系,再综合潜在语义相似距离和谷歌距离对结果进行相似度排序,实现通感隐喻的自动理解。在形容词的五感关联度计算实现方面,本文分别在五感形容词中筛选出具有最直接涉身体验的形容词作为基准词,认定其在所在的感觉域中具有最高的具体度,再利用WordNet同义词关系获取形容词属性与基准词的潜在语义相似距离,以此为基础提出一种推导方式,实现形容词的五感关联度自动计算。综上所述,本文基于潜在语义相似关系提出了面向通感隐喻的理解方法,同时利用语义知识词典WordNet实现形容词的五感关联度计算。实验表明我们的通感隐喻理解方法是有效的,对形容词的五感关联度计算也是有意义的。