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　　隱喻在人類語言中占有重要地位，是認(rèn)知語言學(xué)研究的核心問題之一。隱喻識(shí)別旨在賦予計(jì)算機(jī)像人類一樣分析隱喻的能力，是人工智能領(lǐng)域一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)的研究課題�！痘谡Z義資源和認(rèn)知視角的隱喻識(shí)別與應(yīng)用》在語義資源建設(shè)的基礎(chǔ)上，探索名詞性隱喻和動(dòng)詞性隱喻的自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)，并嘗試將隱喻識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于不同的自然語言處理任務(wù)，包括基于隱喻的寫作水平評(píng)估、基于隱喻的心理疾病診斷等，以探索隱喻識(shí)別方法在不同應(yīng)用場景中的模式和范例，推動(dòng)隱喻識(shí)別及其應(yīng)用技術(shù)的研究進(jìn)展，改善計(jì)算機(jī)的智能水平。

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目錄前言主要符號(hào)表 1 緒論 1 1.1 研究背景與意義 1 1.2 國內(nèi)外相關(guān)工作研究進(jìn)展 4 1.2.1 理論基礎(chǔ) 4 1.2.2 隱喻語料庫構(gòu)建研究 7 1.2.3 隱喻識(shí)別研究 13 1.2.4 隱喻計(jì)算應(yīng)用模式的研究 18 1.3 存在的問題 21 1.4 研究目標(biāo)和內(nèi)容 23 2 基于CNKI的隱喻研究發(fā)展趨勢(shì)分析 27 2.1 概述 27 2.2 數(shù)據(jù)采集 28 2.3 基于有序聚類的歷時(shí)分析 29 2.3.1 有序聚類模型 29 2.3.2 歷時(shí)分析 30 2.4 基于主題模型的共時(shí)分析 33 2.4.1 主題模型 33 2.4.2 共時(shí)分析 34 2.5 基于科學(xué)計(jì)量學(xué)的研究趨勢(shì)分析 39 2.5.1 基于科學(xué)計(jì)量學(xué)的趨勢(shì)預(yù)測(cè) 39 2.5.2 基于回歸模型的趨勢(shì)預(yù)測(cè) 40 2.5.3 研究發(fā)展趨勢(shì)分析 43 2.6 本章小結(jié) 44 3 基于認(rèn)知視角的隱喻語料庫構(gòu)建 46 3.1 概述 46 3.2 隱喻語料庫構(gòu)建 50 3.2.1 概念界定 50 3.2.2 標(biāo)注框架 51 3.2.3 語料采集 52 3.2.4 語料標(biāo)注 54 3.2.5 質(zhì)量監(jiān)控 55 3.3 個(gè)性化標(biāo)注方法 56 3.3.1 標(biāo)注者畫像 56 3.3.2 任務(wù)分配 57 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 61 3.4.1 獲取標(biāo)注者畫像 61 3.4.2 標(biāo)注實(shí)驗(yàn)和結(jié)果 62 3.5 本章小結(jié) 63 4 基于語義資源和深度學(xué)習(xí)的隱喻識(shí)別研究 64 4.1 名詞隱喻識(shí)別研究 65 4.1.1 概述 65 4.1.2 基于Transformer和BERT的名詞隱喻識(shí)別 67 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 72 4.2 動(dòng)詞隱喻識(shí)別研究 77 4.2.1 概述 77 4.2.2 基于同義詞詞林和Attention網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)詞隱喻識(shí)別 81 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 88 4.3 本章小結(jié) 93 5 基于認(rèn)知心理學(xué)的隱喻應(yīng)用研究 94 5.1 基于隱喻的寫作創(chuàng)造力評(píng)估 94 5.1.1 概述 94 5.1.2 數(shù)據(jù)集 95 5.1.3 基于隱喻的寫作創(chuàng)造力評(píng)估方法 97 5.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 101 5.2 基于隱喻的心理健康評(píng)估 105 5.2.1 概述 105 5.2.2 數(shù)據(jù)集 106 5.2.3 基于隱喻的心理健康評(píng)估方法 108 5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 111 5.3 本章小結(jié) 114 6 總結(jié) 116 6.1 結(jié)論 116 6.2 創(chuàng)新點(diǎn) 118 參考文獻(xiàn) 119

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