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隐喻的形式化模型研究

作　者: 刘丁
导　师: 孙朝云
学　校: 长安大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 认知语言学计算语言学隐喻意象图式映射关系形式化模型 HNC
分类号: TP3-05
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

三十年来隐喻研究已然成为了语言学中的一门“显学”,而随着隐喻的认知观被广泛的接受,越来越多的计算语言学家、心理学家、认知科学研究者和人工智能研究者也参与到隐喻的研究中来。因此,建立隐喻的形式化可计算模型就不但可以为语言学的研究带来新思路和新方法,而且有可能为自然语言理解和人工智能研究的突破,带来契机。本文首先简要梳理了认知语言学和计算语言学的研究历史、学派流变和研究方法,指出了其在人工智能科学和认知科学研究体系中的特殊地位,并试图从哲学视角的高度来整体的关照语言学与认知科学和人工智能科学之间的关系,提出了语言是解开人类智能之谜的钥匙这一命题。随后本文展开了对建立隐喻的形式化可计算模型的论述。首先提出借鉴HNC理论的研究成果,并采用HNC理论中的概念符号体系来做为本项研究所需要的概念系统。然后利用关系代数这一数学工具来描述意象图式,并从关系的角度分析了意象图式所具有的数学特性。接下来利用映射这一数学工具来建立隐喻的形式化可计算模型,分析了隐喻映射的计算过程,提出了意象图式提炼、目标域概念场激活、始源域搜索匹配和映射建立等四个算法的初步框架。最后介绍了隐喻库的研究现状,并做了初步的讨论。文末对未来的研究做出了展望,并将视线集中在神经语言学、概念空间融合理论等语言学的前沿领域,寄希望于未来的研究能从这些领域中汲取更多的营养。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章绪论  9-16
  1.1 研究背景  9-14
    1.1.1 隐喻的研究历史和相关学科  9-10
    1.1.2 计算语言学、认知语言学研究对人工智能研究的意义  10-12
    1.1.3 建立隐喻的形式化模型的意义  12-14
  1.2 隐喻形式化模型的国内外研究现状  14
  1.3 本章小结  14-16
第二章认知语言学中的隐喻研究  16-26
  2.1 语言学中隐喻的研究现状  16-17
  2.2 隐喻的分类及结构  17-25
    2.2.1 隐喻的分类  17-21
    2.2.2 隐喻的结构  21-25
  2.3 本章小结  25-26
第三章隐喻形式化建模的实现基础  26-32
  3.1 隐喻的形式化建模在自然语言理解体系中的定位  26
  3.2 隐喻形式化建模的概念系统选择  26-31
    3.2.1 HNC理论体系  27-31
  3.3 本章小结  31-32
第四章意象图式的形式化模型  32-45
  4.1 隐喻的形式化定义  32-33
  4.2 意象图式的关系代数描述  33-43
    4.2.1 关系的基本理论  33-34
    4.2.2 基本意象图式的关系描述  34-38
    4.2.3 意象图式中的等价关系  38-39
    4.2.4 意象图式中的偏序关系  39
    4.2.5 意象图式的组合与合成  39-43
  4.3 本章小结  43-45
第五章隐喻映射的形式化模型  45-53
  5.1 隐喻映射的计算过程  45-47
  5.2 意象图式提炼算法框架  47-48
  5.3 目标域概念场激活算法框架  48-49
  5.4 始源域搜索匹配算法框架  49-50
  5.5 映射建立算法框架  50-52
  5.6 本章小结  52-53
第六章隐喻库初探  53-56
  6.1 国内外隐喻库研究现状简介  53-55
  6.2 本章小结  55-56
总结与展望  56-59
  本文总结  56
  未来的展望  56-58
  本文提出的新方法和新思路  58-59
参考文献  59-61
攻读硕士学位期间所取得的研究成果  61-62
致谢  62

隐喻的形式化模型研究

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