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基于Hownet和Verbnet的中文动词性隐喻识别的中期报告
一、研究背景和意义
在人类语言交互中，隐喻是常见的一种表达方式，它可以扩展语言的表达能力，增加语言表达的丰富性和巧妙性。动词作为句子中最重要的成分之一，是隐喻表达的重要手段。中文动词性隐喻是指一些动词在特定语境下所产生的强烈的视觉、空间或情感联想，这种联想常常基于人们的文化和经验背景，能够增强听者或读者对文本所表达意义的感知和理解。
随着自然语言处理技术的发展，中文动词性隐喻识别成为自然语言处理和计算语言学领域中一个热门研究课题，具有重要的理论和应用意义。在文学创作、语言教学、机器翻译、信息检索等领域中，动词性隐喻的识别和理解是至关重要的。
二、研究内容和方法
本研究基于Hownet和Verbnet两个知识库，探索一种中文动词性隐喻识别的方法。具体来说，研究分为以下三个阶段：
（1）语料收集和预处理。在此阶段中，我们收集了一批中文隐喻句子，并进行了语料预处理，包括分词、词性标注、句法分析等预处理工作。
（2）知识库构建和实验设计。本研究使用了Hownet和Verbnet两个知识库，并将它们作为特征向量，结合机器学习算法对中文隐喻句子进行分类。具体的算法包括SVM、KNN、决策树等。
（3）评估和结果分析。评估研究中采用了交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，来评估分类器的性能。结果分析主要是分析不同特征对分类性能的影响，以及不同算法的优缺点。
三、预期贡献和未来工作
本研究将基于Hownet和Verbnet两个知识库，提出一种中文动词性隐喻识别方法，为语言处理和计算语言学领域中隐喻识别的研究提供具体的方法和实验结果。未来工作将进一步改进和优化所提出的方法，提高隐喻识别的准确性和实用性。同时，本研究的成果将对中文文学创作、文化交流、语言教学等领域产生积极的影响。