摘要：隐喻计算是自然语言处理领域中的重要问题.尝试以差异性计算为基础,结合语言、心理和认知的角度对英语隐喻识别进行深入分析和探索.对人类而言,隐喻识别是一个动态分类的过程,动态分类是从多个角度来度量事物之间的差异性.研究了如何模仿人类来获取概念的特征、选择分类角度、在特定分类角度下计算差异性,并进行了英语名词性隐喻识别的实验.该方法对隐喻/常规表达识别的准确率达到85.4%,实验结果表明,该方法是有效的.

关键词：隐喻识别 差异性 属性抽取 动态分类 

单位：厦门大学信息学院人工智能系; 福建厦门361005; 厦门大学信息学院计算机科学系; 福建厦门361005