| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 致谢 | 第7-17页 |
| 第1章 引言 | 第17-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 研究问题 | 第18页 |
| 1.3 研究概述 | 第18-20页 |
| 1.4 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.5 论文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 隐喻研究综述 | 第22-42页 |
| 2.1 隐喻的界定 | 第22-23页 |
| 2.2 隐喻的认知视角 | 第23-28页 |
| 2.2.1 转喻 | 第24-26页 |
| 2.2.2 明喻 | 第26页 |
| 2.2.3 常规隐喻与新生隐喻 | 第26-27页 |
| 2.2.4 复杂隐喻与基本隐喻 | 第27-28页 |
| 2.3 隐喻的语料库视角 | 第28-30页 |
| 2.4 人体隐喻研究综述 | 第30-41页 |
| 2.4.1 人体隐喻的认知视角 | 第30-34页 |
| 2.4.2 人体隐喻的语言视角 | 第34-39页 |
| 2.4.3 已有研究对构建模型的启示 | 第39-41页 |
| 2.5 小结 | 第41-42页 |
| 第3章 隐喻自动识别研究述评 | 第42-50页 |
| 3.1 基于规则的方法 | 第42-43页 |
| 3.2 基于统计的方法 | 第43-48页 |
| 3.2.1 聚类方法 | 第43-46页 |
| 3.2.2 有监督的机器学习方法 | 第46-47页 |
| 3.2.3 语言学假设与统计方法相结合的研究 | 第47-48页 |
| 3.3 对已有研究的总体评价 | 第48-49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第4章 本研究使用的资源与研究算法 | 第50-68页 |
| 4.1 本研究使用的资源 | 第50-60页 |
| 4.1.1 知识库与语料库等资源 | 第50-59页 |
| 4.1.1.1 WordNet | 第50-54页 |
| 4.1.1.2 WordNet扩展概念域 | 第54-55页 |
| 4.1.1.3 顶层本体 | 第55-56页 |
| 4.1.1.4 BNC语料库 | 第56-58页 |
| 4.1.1.5 英语词典 | 第58-59页 |
| 4.1.2 第三方研究工具 | 第59-60页 |
| 4.1.2.1 Editpad Pro与PowerGrep | 第59页 |
| 4.1.2.2 NLTK与最大熵工具包 | 第59-60页 |
| 4.2 研究算法 | 第60-67页 |
| 4.2.1 用于知识库模块的算法 | 第60-63页 |
| 4.2.1.1 N元序列搭配强度计算 | 第60-62页 |
| 4.2.1.2 限定人体词序列长度的算法——K值 | 第62-63页 |
| 4.2.2 用于机器学习模块的算法 | 第63-67页 |
| 4.2.2.1 抽象值计算 | 第63-64页 |
| 4.2.2.2 最大熵原理 | 第64-67页 |
| 4.3 小结 | 第67-68页 |
| 第5章 研究流程 | 第68-94页 |
| 5.1 语料的前期准备 | 第68-77页 |
| 5.1.1 人体词的选取 | 第68-70页 |
| 5.1.2 研究语料的收集与抽样 | 第70-73页 |
| 5.1.3 人体隐喻的人工标注 | 第73-77页 |
| 5.1.3.1 人工识别流程 | 第73-75页 |
| 5.1.3.2 人工标注的难点及解决办法 | 第75-77页 |
| 5.1.3.3 人工标注的信度报告 | 第77页 |
| 5.2 语言特征的提取 | 第77-90页 |
| 5.2.1 知识库模块的语言特征 | 第78-85页 |
| 5.2.1.1 人体隐喻搭配序列 | 第78-84页 |
| 5.2.1.2 人体隐喻始源域对应的词语 | 第84-85页 |
| 5.2.2 机器学习模块的语言特征 | 第85-90页 |
| 5.2.2.1 语言特征选取范围 | 第85-89页 |
| 5.2.2.2 词语抽象值 | 第89-90页 |
| 5.3 数据分析 | 第90-93页 |
| 5.3.1 构建模型 | 第91-92页 |
| 5.3.2 模型验证阶段 | 第92-93页 |
| 5.4 小结 | 第93-94页 |
| 第6章 英语人体隐喻的语言分析 | 第94-114页 |
| 6.1 英语人体隐喻的语义分布 | 第94-98页 |
| 6.1.1 英语人体域的语义分布 | 第94-95页 |
| 6.1.2 英语人体词的语义分布 | 第95-98页 |
| 6.2 英语人体隐喻的语言特征 | 第98-113页 |
| 6.2.1 英语人体隐喻语言特征的总体分布 | 第98-100页 |
| 6.2.2 英语人体隐喻语言特征的具体分析 | 第100-113页 |
| 6.2.2.1 人体转喻的语言特征 | 第101-104页 |
| 6.2.2.2 人体域为始源域的隐喻的语言特征 | 第104-108页 |
| 6.2.2.3 人体域为目标域的隐喻的语言特征 | 第108-113页 |
| 6.3 小结 | 第113-114页 |
| 第7章 人体隐喻自动识别模型的构建与验证 | 第114-135页 |
| 7.1 检验语言特征应用方式的先导研究 | 第114-119页 |
| 7.1.1 测试机器学习语言特征的先导试验 | 第114-118页 |
| 7.1.2 测试知识库与机器学习结合方式的先导试验 | 第118-119页 |
| 7.2 人体隐喻自动识别模型的构建 | 第119-126页 |
| 7.2.1 人体隐喻语言特征知识库 | 第119-122页 |
| 7.2.2 机器学习模型 | 第122-126页 |
| 7.3 模型的验证结果 | 第126-133页 |
| 7.3.1 模型的整体验证结果 | 第126-128页 |
| 7.3.2 知识库模块的验证结果 | 第128-130页 |
| 7.3.2.1 误判语句分析 | 第128-129页 |
| 7.3.2.2 漏判语句分析 | 第129-130页 |
| 7.3.3 机器学习模块的验证结果 | 第130-133页 |
| 7.3.3.1 模块识别过程的示例 | 第130-131页 |
| 7.3.3.2 模块的验证情况 | 第131-132页 |
| 7.3.3.3 模块识别的隐喻类型 | 第132-133页 |
| 7.4 与其他研究的对比 | 第133-134页 |
| 7.5 小结 | 第134-135页 |
| 第8章 结论 | 第135-139页 |
| 8.1 研究发现 | 第135-137页 |
| 8.1.1 人体隐喻的主要语言特征 | 第135-136页 |
| 8.1.2 人体隐喻自动识别模型的主要构成 | 第136-137页 |
| 8.1.3 人体隐喻自动识别模型的验证结果 | 第137页 |
| 8.2 研究不足之处 | 第137页 |
| 8.3 后续的研究计划 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-149页 |
| 附录 | 第149-152页 |