英語(yǔ)人體隱喻的自動(dòng)識(shí)別模型構(gòu)建

定　價(jià)：￥36.90

作　者：	劉燕
出版社：	外語(yǔ)教學(xué)與研究出版社
叢編項(xiàng)：	大數(shù)據(jù)視野下的外語(yǔ)與外語(yǔ)學(xué)習(xí)研究系列叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787513596411	出版時(shí)間：	2018-01-01	包裝：
開(kāi)本：	小16開(kāi)1開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	160	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《英語(yǔ)人體隱喻的自動(dòng)識(shí)別模型構(gòu)建》以英語(yǔ)人體隱喻為研究對(duì)象，以英語(yǔ)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)中的書(shū)面語(yǔ)為觀察語(yǔ)料，在分析人體隱喻語(yǔ)言特征的基礎(chǔ)上構(gòu)建人體隱喻的自動(dòng)識(shí)別模型。該模型具有很高的精準(zhǔn)度與穩(wěn)定性，可應(yīng)用于認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、話(huà)語(yǔ)分析、語(yǔ)言教學(xué)等方面，用以提高中國(guó)學(xué)生對(duì)英語(yǔ)中人體隱喻的了解與認(rèn)知。

作者簡(jiǎn)介

　　劉燕，博士，2007年畢業(yè)于山東大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，獲文學(xué)學(xué)士學(xué)位；2010年畢業(yè)于山東大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，獲文學(xué)碩士學(xué)位；2017年畢業(yè)于北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)，獲文學(xué)博士學(xué)位。2017年在中國(guó)石油大學(xué)（北京）外國(guó)語(yǔ)學(xué)院工作。研究方向：語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)、應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)

圖書(shū)目錄

緒論 1
0．1 研究背景 1
0．2 研究問(wèn)題 2
0．3 研究概述 2
0．4 研究意義 4
0．5 本書(shū)結(jié)構(gòu) 5
第一章隱喻研究綜述 6
1．1 隱喻的界定 6
1．2 隱喻的認(rèn)知視角 7
1．2．1 轉(zhuǎn)喻 8
1．2．2 明喻 10
1．2．3 常規(guī)隱喻與新生隱喻 10
1．2．4 復(fù)雜隱喻與基本隱喻 11
1．3 隱喻的語(yǔ)料庫(kù)視角 12
1．4 人體隱喻研究綜述 14
1．4．1 人體隱喻的認(rèn)知視角 14
1．4．2 人體隱喻的語(yǔ)言視角 18
1．4．3 已有研究對(duì)構(gòu)建模型的啟示 23
1．5 小結(jié) 25
第二章隱喻自動(dòng)識(shí)別研究述評(píng) 26
2．1 基于規(guī)則的方法 26
2．2 基于統(tǒng)計(jì)的方法 27
2．2．1 聚類(lèi)方法 28
2．2．2 有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 30
2．2．3 語(yǔ)言學(xué)假設(shè)與統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合 31
2．3 對(duì)已有研究的總體評(píng)價(jià) 33
2．4 小結(jié) 34
第三章本研究使用的資源與研究算法 35
3．1 本研究使用的資源 35
3．1．1 知識(shí)庫(kù)與語(yǔ)料庫(kù)等資源 35
3．1．1．1 WordNet 35
3．1．1．2 WordNet擴(kuò)展概念域 40
3．1．1．3 頂層本體 41
3．1．1．4 英語(yǔ)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù) 42
3．1．1．5 英語(yǔ)詞典 44
3．1．2 第三方研究工具 45
3．1．2．1 Editpad Pro與PowerGrep 45
3．1．2．2 NLTK與最大熵工具包 45
3．2 研究算法 46
3．2．1 用于知識(shí)庫(kù)模塊的算法 46
3．2．1．1 N元序列搭配強(qiáng)度算法 46
3．2．1．2 限定人體詞序列長(zhǎng)度的算法——K值 48
3．2．2 用于機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的算法 49
3．2．2．1 抽象值算法 49
3．2．2．2 最大熵原理 50
3．3 小結(jié) 53
第四章研究流程 54
4．1 語(yǔ)料的前期準(zhǔn)備 54
4．1．1 人體詞的選取 54
4．1．2 研究語(yǔ)料的收集與抽樣 56
4．1．3 人體隱喻的人工標(biāo)注 59
4．1．3．1 人工識(shí)別流程 59
4．1．3．2 人工標(biāo)注的難點(diǎn)及解決辦法 61
4．1．3．3 人工標(biāo)注的信度報(bào)告 62
4．2 語(yǔ)言特征的提取 63
4．2．1 知識(shí)庫(kù)模塊的語(yǔ)言特征 64
4．2．1．1 人體隱喻搭配序列 64
4．2．1．2 人體隱喻始源域?qū)?yīng)的詞語(yǔ) 70
4．2．2 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的語(yǔ)言特征 71
4．2．2．1 語(yǔ)言特征的選取范圍 71
4．2．2．2 詞語(yǔ)的抽象值 74
4．3 數(shù)據(jù)分析 75
4．3．1 構(gòu)建模型 75
4．3．2 模型驗(yàn)證階段 77
4．4 小結(jié) 78
第五章英語(yǔ)人體隱喻的語(yǔ)言分析 79
5．1 英語(yǔ)人體隱喻的語(yǔ)義分布 79
5．1．1 英語(yǔ)人體域的語(yǔ)義分布 79
5．1．2 英語(yǔ)人體詞的語(yǔ)義分布 81
5．2 英語(yǔ)人體隱喻的語(yǔ)言特征 84
5．2．1 英語(yǔ)人體隱喻語(yǔ)言特征的總體分布 84
5．2．2 英語(yǔ)人體隱喻語(yǔ)言特征的具體分析 86
5．2．2．1 人體轉(zhuǎn)喻的語(yǔ)言特征 86
5．2．2．2 人體域?yàn)槭荚从虻碾[喻的語(yǔ)言特征 90
5．2．2．3 人體域?yàn)槟繕?biāo)域的隱喻的語(yǔ)言特征 94
5．3 小結(jié) 98
第六章人體隱喻自動(dòng)識(shí)別模型的構(gòu)建與驗(yàn)證 99
6．1 檢驗(yàn)語(yǔ)言特征應(yīng)用方式的先導(dǎo)研究 99
6．1．1 測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言特征的先導(dǎo)試驗(yàn) 100
6．1．2 測(cè)試知識(shí)庫(kù)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合方式的先導(dǎo)試驗(yàn) 103
6．2 人體隱喻自動(dòng)識(shí)別模型的構(gòu)建 104
6．2．1 人體隱喻語(yǔ)言特征知識(shí)庫(kù) 104
6．2．2 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊 107
6．3 模型的驗(yàn)證結(jié)果 111
6．3．1 模型的整體驗(yàn)證結(jié)果 112
6．3．2 知識(shí)庫(kù)模塊的驗(yàn)證結(jié)果 113
6．3．2．1 誤判語(yǔ)句分析 113
6．3．2．2 漏判語(yǔ)句分析 114
6．3．3 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的驗(yàn)證結(jié)果 115
6．3．3．1 模塊識(shí)別過(guò)程的示例 115
6．3．3．2 模塊的驗(yàn)證情況 116
6．3．3．3 模塊識(shí)別的隱喻類(lèi)型 117
6．4 與其他研究的對(duì)比 117
6．5 小結(jié) 119
第七章結(jié)論<>