6 结语

本文在机器学习方法的基础上，利用隐喻相似度推理、词典信息等多种方法对“n+n”模式进行识别实验。实验表明以最大熵为基础的识别方法，辅助CCD的概念推理，汉语隐喻知识库的配合，取得了令人满意的效果。相似度计算中有待于解决的问题如下：

训练语料和测试语料出现的近义词语在CCD中没有出现，机器无法进行判定。例如：

训练语料中有：高峰 共/d攀/v <棋艺/n高峰/n>

测试语料中有：顶峰 攀登/v上/v世界/n <棋坛/n的/u顶峰/n >

同义词集合为：15_06349777 【顶 山顶 顶峰 高峰 最高峰】

根据CCD词典提供的信息，“高峰”和“顶峰”来自同一个概念集合，符合n2的推理原则。如果能够判断出“棋艺”和“棋坛”具有相似性，就可以从训练语料中的隐喻表达“棋艺/n高峰/n”推断出测试语料中“棋坛/n的/u顶峰/n”也是隐喻。但是不幸的是在CCD中“棋艺”和“棋坛”两个词语均未收入，因此对“棋坛/n的/u顶峰/n” 无法作出推断。隐喻表达所在的上下文是识别的重要线索，如果上下文中出现过多的未登录词语，势必会影响推理的效果。

因此，扩充面向隐喻理解的CCD未登录词语将是提高识别效果的关键所在。隐喻识别研究不仅从知识库的角度增加了隐喻映射的描述，同时也对CCD未登录词语的收取提出了更好的反馈。

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（原载《中文信息学报》2008年第3期）