●前言
主要符號表
1 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 國內外相關工作研究進展 4
1.2.1 理論基礎 4
1.2.2 隱喻語料庫構建研究 7
1.2.3 隱喻識別研究 13
1.2.4 隱喻計算應用模式的研究 18
1.3 存在的問題 21
1.4 研究目標和內容 23
2 基於CNKI的隱喻研究發展趨勢分析 27
2.1 概述 27
2.2 數據采集 28
2.3 基於有序聚類的歷時分析 29
2.3.1 有序聚類模型 29
2.3.2 歷時分析 30
2.4 基於主題模型的共時分析 33
2.4.1 主題模型 33
2.4.2 共時分析 34
2.5 基於科學計量學的研究趨勢分析 39
2.5.1 基於科學計量學的趨勢預測 39
2.5.2 基於回歸模型的趨勢預測 40
2.5.3 研究發展趨勢分析 43
2.6 本章小結 44
3 基於認知視角的隱喻語料庫構建 46
3.1 概述 46
3.2 隱喻語料庫構建 50
3.2.1 概念界定 50
3.2.2 標注框架 51
3.2.3 語料采集 52
3.2.4 語料標注 54
3.2.5 質量監控 55
3.3 個性化標注方法 56
3.3.1 標注者畫像 56
3.3.2 任務分配 57
3.4 實驗結果及分析 61
3.4.1 獲取標注者畫像 61
3.4.2 標注實驗和結果 62
3.5 本章小結 63
4 基於語義資源和深度學習的隱喻識別研究 64
4.1 名詞隱喻識別研究 65
4.1.1 概述 65
4.1.2 基於Transformer和BERT的名詞隱喻識別 67
4.1.3 實驗結果分析 72
4.2 動詞隱喻識別研究 77
4.2.1 概述 77
4.2.2 基於同義詞詞林和Attention網絡的動詞隱喻識別 81
4.2.3 實驗結果分析 88
4.3 本章小結 93
5 基於認知心理學的隱喻應用研究 94
5.1 基於隱喻的寫作創造力評估 94
5.1.1 概述 94
5.1.2 數據集 95
5.1.3 基於隱喻的寫作創造力評估方法 97
5.1.4 實驗結果及分析 101
5.2 基於隱喻的心理健康評估 105
5.2.1 概述 105
5.2.2 數據集 106
5.2.3 基於隱喻的心理健康評估方法 108
5.2.4 實驗結果及分析 111
5.3 本章小結 114
6 總結 116
6.1 結論 116
6.2 創新點 118
參考文獻 119

隱喻在人類語言中占有重要地位，是認知語言學研究的核心問題之一。隱喻識別旨在賦予計算機像人類一樣分析隱喻的能力，是人工智能領域一項富有挑戰的研究課題。本書在語義資源建設的基礎上，探索名詞性隱喻和動詞性隱喻的自動化識別技術，並嘗試將隱喻識別技術應用於不同的自然語言處理任務，包括基於隱喻的寫作水平評估、基於隱喻的心理疾病診斷等，以探索隱喻識別方法在不同應用場景中的模式和範例，推動隱喻識別及其應用技術的研究進展，改善計算機的智能水平。本書可供語言學、認知科學、計算機等相關領域，以及關注隱喻研究和自然語言處理技術的科研人員參考，也可供對人工智能學科交叉領域感興趣的師生閱讀。