基于相关性约束的隐喻理解方法

　　隐喻理解已成为语言学、认知学、计算机科学等研究的重要课题，也是自然语言处理中不可避免的任务．提出一种基于相关性约束的隐喻理解方法，利用隐含的相关角度计算目标域和源域的相关程度．首先，基于词、词的主题及语篇的主题扩展出多层次的语义表示；然后，利用上下文信息的相关关系，构建多层次的相关性模型，模型通过多种角度的相关关系将跨层次的语义信息关联起来；接着，采用random walk的方法，通过迭代计算获得隐含角度的相关关系：最后，选择与目标域具有最大相关度的属性作为隐喻理解的结果．将模型应用到隐喻理解任务中，实验结果表明，该方法能够有效地实现隐喻自动理解．