第一章 引论 1
1.1 问题的提出 1
1.2 隐喻的界定及研究方法 6
1.2.1 研究范围 6
1.2.2 研究方法 10
1.2.3 研究基础 11
第二章 隐喻计算研究的理论及方法 13
2.1 关于隐喻的认识 13
2.1.1 隐喻作为一种修辞现象 13
2.1.2 隐喻作为一种认知现象 15
2.2 西方隐喻的计算理解研究 16
2.2.1 规则推理模型的实现 17
2.2.2 以统计为手段的隐喻分析模型 23
2.2.3 隐喻知识库的建造 25
2.3 汉语隐喻的计算理解研究 28
2.4 隐喻计算研究的启示 29
2.5 本章小结 30
第三章 汉语名词短语隐喻结构研究 31
3.1 汉语名词隐喻的层级分布 31
3.1.1 构词层级 32
3.1.2 词汇层级 38
3.1.3 短语层级 42
3.1.4 句子层级 42
3.1.5 篇章层级 44
3.2 中文信息处理中隐喻研究的定位 45
3.3 名词短语隐喻结构研究 46
3.3.1 n+n隐喻的构成特点 47
3.3.2 n+n隐喻的句法约束 49
3.3.3 n+n隐喻的语义类考察 58
3.3.4 隐喻表达的其他制约因素 75
3.4 名词短语隐喻所隐含的思维模式 76
3.5 本章小结 77
第四章 汉语名词隐喻知识的形式化 79
4.1 汉语名词隐喻知识库属性字段的设定 80
4.2 汉语名词隐喻词表的建造 84
4.3 汉语名词隐喻的概念映射 89
4.4 隐喻概念映射分库的建造 91
4.5 本章小结 92
第五章 基于机器学习方法＋规则辅助的汉语名词隐喻识别 94
5.1 训练语料的获取 97
5.2 基于实例方法的隐喻识别 99
5.3 基于最大熵（Maximum Entropy）方法的隐喻识别 104
5.4 基于朴素贝叶斯（Na？ve Bayes）方法的隐喻识别 106
5.5 特征提取 109
5.5.1 简单特征的选取 109
5.5.2 辅助特征的选择 111
5.6 辅助特征对实验结果的影响及难点分析 113
5.6.1 最大熵模型辅助特征的选取实验 113
5.6.2 文学语料开放测试 115
5.6.3 隐喻交叉实验测试 117
5.6.4 难点分析 118
5.7 本章小结 120
第六章 n+n模式的隐喻识别 121
6.1 基于最大熵的n+n模式实验 121
6.2 基于CCD词典隐喻推理的设计原理 125
6.2.1 CCD词典的消歧策略 129
6.2.2 CCD词典的相似度算法 133
6.3 基于隐喻知识库的识别实验 140
6.4 本章小结 143
第七章 结语 145
7.1 本项研究的总结 145
7.2 本项研究的成果和意义 146
7.3 进一步研究计划 147
参考文献 150
附录1 汉语名词隐喻标注语料样例 158
附录2 汉语名词隐喻知识库样例 160
附录3 汉语名词隐喻知识库概念映射分库样例 162
后记 168