Анотація
У цій праці представлено методику автоматизованої ідентифікації метафоричних сполук моделі прикметник + іменник за допомогою кількісного аналізу словникової дефініції. Роботу виконано на матеріалі української мови, матеріалом дослідження послугував СУМ-11 та корпус Grac v.5. На основі словникової статті досліджуваного багатозначного прикметника створюються за певним алгоритмом два еталонні переліки слів, відповідно для прямого і переносного значень. Окрім того, методика передбачає створення бази даних стабілізованих метафор, які вже зафіксовані тлумачними та фразеологічними словниками. Для здійснення аналізу запропоновано створювати частотний список слів дефініції компонента-іменника, який порівнюється з еталонними переліками та кожному збігові приписується відповідний показник згідно із раніше визначеною «еталонною» відносною частотністю; обчислюється сума значень збігів у кожному з еталонних переліків. Більше значення свідчить про пряме чи переносне значення колокації. Алгоритм перевірено лише для одного типу метафоричних сполук, окрім того, для перевірки вибрано лише ті прикметники, для яких словник фіксує переносні значення.
Посилання
Генеральний регіонально анотований корпус української мови (ГРАК) / М. Шведова, Р. фон Вальденфельс, С. Яригін, М. Крук, А. Рисін, В. Старко, М. Возняк. Київ, Осло, Єна, 2017–2019. URL: http://www.uacorpus.org (дата звернення: 26.10.2019).
Словник української мови. В 11 т. Київ : Наукова думка, 1970–1980. URL: http://sum.in.ua (дата звернення: 26.10.2019).
Caruso A. A corpus-based metaphor analysis of news reports on the Middle East Road Map peace process. Proceedings of the Corpus Linguistics 2011 conference, University of Birmingham, UK. 2011. № 116. URL: http://www.birmingham.ac.uk/research/activity/corpus/publications/conference-archives/2011-birmingham.aspx (accessed 25 October 2019).
David O., Matlock T. Cross-linguistic automated detection of metaphors for poverty and cancer. Language and Cognition. 2018. Vol. 10, № 3. P. 467–493.
Dedre G., Brian F. Bowdle, Wolff P., Boronat C. Metaphor is like analogy. In D. Gentner, K. J. Holyoak, and B. N. Kokinov, editors, The analogical mind: Perspectives from Cognitive Science. MIT Press, Cambridge, MA. 2001. P. 199–253.
Lakoff G., Johnson M. Metaphors We Live By. University Of Chicago Press, Chicago, IL. 1980.
Levchenko О., Romanyshyn N., Dosyn D. Method of Automated Identification of Metaphoric Meaning in Adjective + Noun Word Combinations (Based on the Ukrainian Language). URL: http://ceur-ws.org/Vol-2386/paper28.pdf (accessed 25 October 2019).
MetaNet. 2012. URL: https://metanet.icsi.berkeley.edu/metanet/ (accessed 25 October 2019).
Shimizu T. Mental Distance'concept for chronological metaphor analysis of business executive speeches. The Journal of Osaka University. 2010. Vol. 60. № 6. P. 245–268.
Shimizu T., Masayuki S. Developing the T-Scope (version 2.0) program for a statistical approach to business metaphor analysis. Osaka Keidai Ronshu (The Journal of Osaka University of Economics). 2010. Vol. 61, № 2. Р. 329–343.
Shutova E., and Teufel S. Metaphor Corpus Annotated for Source-Target Domain Mappings. LREC. 2010. Vol. 2. №. 2.
Steen G.J., Dorst A.G., Herrmann J.B., Kaal A.A., Krennmayr T., Pasma T. A method for linguistic metaphor identification: From MIP to MIPVU. Amsterdam: John Benjamins, 2010. 238 p.
William B. Dolan. Metaphor as an emergent property of machine-readable dictionaries. In Proceedings of the AAAI 1995 Spring Symposium Series: Representation and Acquisition of Lexical Knowledge: Polysemy, Ambiguity and Generativity. 1995. P. 27–32. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/54c2/d1d5b8855a7e1b1e87995215c1cf4662f654.pdf (accessed 25 October 2019).
Zachary J. Mason CorMet: A Computational, Corpus-Based Conventional Metaphor Extraction System // Computational Linguistics. 2004. Vol. 30. № 1. P. 23-44. URL: http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/089120104773633376#.VzhWFdSLRiw (accessed 25 October 2019).
Heneralnyi rehionalno anotovanyi korpus ukrainskoi movy (HRAK) [General Regionally Annotated Corpus of Ukrainian] / M. Shvedova, R. Fon Valdenfels, S. Yaryhin, M. Kruk, A. Rysin, V. Starko, M. Vozniak. Kyiv, Oslo, Yena. 2017–2019. Available at: http://www.uacorpus.org (accessed 26 October 2019).
Slovnyk ukrainskoi movy. V 11 t. [Dictionary of Ukrainian language in 11 volumes]. Kyiv : Naukova dumka, 1970–1980. Available at: http://sum.in.ua (accessed 26 October 2019).
Caruso, A. (2011). A corpus-based metaphor analysis of news reports on the Middle East Road Map peace process. Proceedings of the Corpus Linguistics 2011 conference, University of Birmingham, UK, № 116. Available at: http://www.birmingham.ac.uk/research/activity/corpus/publications/conference-archives/2011-birmingham.aspx (accessed 25 October 2019).
David, O., & Matlock, T. (2018). Cross-linguistic automated detection of metaphors for poverty and cancer. Language and Cognition, vol. 10, pp. 467–493.
Dedre, G., Brian, F. Bowdle, Wolff, P., & Boronat, C. (2001). Metaphor is like analogy. In D. Gentner, K.J. Holyoak, and B.N. Kokinov, editors, The analogical mind: Perspectives from Cognitive Science. MIT Press, Cambridge, MA, pp. 199–253.
Lakoff, G., & Johnson, M. (1980). Metaphors We Live By. University Of Chicago Press, Chicago, IL.
Levchenko, О., Romanyshyn, N., & Dosyn, D. Method of Automated Identification of Metaphoric Meaning in Adjective + Noun Word Combinations (Based on the Ukrainian Language). Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2386/paper28.pdf (accessed 25 October 2019).
MetaNet (2012). Available at: https://metanet.icsi.berkeley.edu/metanet/ (accessed 25 October 2019).
Shimizu, T. (2010). Mental Distance'concept for chronological metaphor analysis of business executive speeches. The Journal of Osaka University, vol. 60, no. 6, pp. 245–268.
Shimizu, T., & Shimokura, M. (2010). Developing the T-Scope (version 2.0) program for a statistical approach to business metaphor analysis. Osaka Keidai Ronshu (The Journal of Osaka University of Economics), vol. 61, № 2, pp. 329–343.
Shutova, E., & Teufel, S. (2010). Metaphor Corpus Annotated for Source-Target Domain Mappings. LREC, vol. 2, no. 2.
Steen, G.J., Dorst, A.G., Herrmann, J.B., Kaal, A.A., Krennmayr, T., & Pasma T. (2010). A method for linguistic metaphor identification: From MIP to MIPVU. Amsterdam: John Benjamins, 238 p.
William, B. Dolan (1995). Metaphor as an emergent property of machine-readable dictionaries. In Proceedings of the AAAI 1995 Spring Symposium Series: Representation and Acquisition of Lexical Knowledge: Polysemy, Ambiguity and Generativity, pp. 27–32. Available at: https://pdfs.semanticscholar.org/54c2/d1d5b8855a7e1b1e87995215c1cf4662f654.pdf (accessed 25 October 2019).
Zachary, J. Mason (2004). CorMet: A Computational, Corpus-Based Conventional Metaphor Extraction System. Computational Linguistics, vol. 30, no. 1, pp. 23–44. Available at: http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/089120104773633376#.VzhWFdSLRiw (accessed 25 October 2019).