metaphor mining in historical german novels: using unsupervised learning to uncover conceptual...

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  • DH2016 Krakow , July 14th 2016

    METAPHOR MINING IN HISTORICAL GERMAN NOVELS:

    USING UNSUPERVISED LEARNING TO UNCOVER CONCEPTUAL SYSTEMS IN LITERATURE.

    STEFAN PERNES UNIVERSITY OF WRZBURG

  • a systematic mapping, or rather, the projection of one domain (e.g. light) onto another (e.g. beauty)

    a (usually abstract) concept can be experienced through another (usually concrete) concept

    DEFINITIONS

    Der Mensch ist ein Wolf.

    Die Tante meckert.

    Es ist strahlend schn.

    linguistic metaphor

    Man is a wolf.The aunt bleats (complains).It is radiantly beautiful.

  • conceptual metaphor

    DEFINITIONS

    Wie gehts?

    Es luft gut.

    Es geht voran.

    LIFE IS A JOURNEY ARGUMENT IS WARDas Argument ist vernichtend.

    Die Theorie hlt stand.

    Die Kritik trifft gezielt.

    a cognitive bracket that encompasses all possible specific realisations a cognitive phenomenon that expresses itself in language

    Its going well. The theory withstands.

  • DEFINITIONS

    lexicalized novel

    conventionality

    Tischbein Spa machen

    conventional

    spitze Bemerkung strahlend sauber

    Schwarze Milch der Frhe

    table leg black milk of the morningmaking fun

    sharp commentshiningly (spotlessly) clean

  • metaphor as lexeme vs. metaphor as an utterance

    DEFINITIONS

  • noun metaphor

    copula-construction (ist, wie, als) Peter ist ein schrger Vogel.

    genitive metaphor der Strom des Lebens

    compound metaphor Geistesblitz

    FEATURES

    the stream of life

    Peter is an awkward bird (a crazy guy)

    flash of inspiration

  • verb metaphor:

    adjective metaphor:

    FEATURES

    die Ideen sprudelten

    ein strahlender Tag

    overview on metaphor constructions in German, cf. Skirl & Schwarz-Friesel 2007

    ideas gush

    a radiant (bright) day

    preposition metaphor in Gedanken versunken

    deep in thought

  • FEATURES

    based on a sample of 5000 sentences, 50% containing metaphors

  • FEATURES

    based on a sample of 5000 sentences, 50% containing metaphors

  • PREPROCESSING

    process corpus with POS-tagging and dependency parsing

    extract metaphor candidate constructions

    build similarity matrix using a distance/divergence measure (here: Jensen-Shannon divergence)

  • CLUSTERING

    cf. Shutova & Sun 2013

  • EVALUATION

    "HGFC operates with a precision of P = 0.69, whereas the baselines attain P = 0.36 (AGG) and P = 0.29 (WN). The precision of annotator judgements against each other (the human ceiling) is P = 0.80, suggesting that this is a challenging task."

    Shutova & Sun 2013

    a manually annotated metaphor corpus for German is in the works

  • a combination of texts from TextGrid's digital library and from the Gutenberg project

    1418 works

    116,423,486 tokens

    DATASET

  • Datengrundlage: 383 Romane (41 Mio. Tokens), aus den Jahren 1780-1940

    DATASET

  • CLUSTERING RESULTS

    feuer-wehmut source: feuer targets: wehmut verzweiflung kummer jahrhundert erregung features: brennen herd kamin werfen-prep gro anznden sitzen-prep geben setzen-prep sehen lager gehen-prep klein schren stehen-prep schlagen fangen lauf hell heilig lodern lschen gewehr znden sehen-prep legen-prep freuden erlschen kohlen entznden legen nehmen-prep kommen-prep kommen lodernd anmachen werfen sein-prep flackern sprhen leuchten hllisch bringen-prep flammen werden-prep wild speien ausbrechen liegen-prep hllen

    fire-despair

  • CLUSTERING RESULTS

    organismus-nation source: organismus targets: nation kunst kreuz bibel verkehr features: ganz menschlich staats gesamt eigen gesund lebend hoch gro welt lebendig klein zerstren zart weiblich tierisch erschttern elterlich brig wunderbar stehen neu natrlich mssen krank geben staat sein-prep scheinen schaffen niedrig liegen-prep krftig jung grern finden familie besitzen wirkung-prep vorgang-prep volks vertragen versuch-prep stren schn schwchen psychisch physisch nieder nennen

    organism-nation

  • CLUSTERING RESULTS

    ferne-klarheit source: ferne target: klarheit ferne lampe appetit hett features: weit sehen-prep hren-prep liegen-prep blicken-prep kommen-prep klingen-prep blau schauen-prep verlieren-prep ziehen-prep stehen-prep rcken-prep tnen-prep vernehmen-prep rufen-prep erblicken-prep unendlich verschwinden-prep zeigen-prep blick-prep schweifen-prep richten-prep gro welt betrachten-prep scheinen-prep tauchen-prep beobachten-prep erkennen-prep unbekannt starren-prep sein-prep gehen-prep erscheinen-prep dringen-prep suchen-prep schimmern-prep ertnen-prep halten-prep verhallen-prep haben-prep erheben-prep rollen-prep folgen-prep erschallen-prep unbestimmt leuchten-prep bemerken-prep antworten-prep

    distance-clarity

  • CLUSTERING RESULTS

    drohung-ton source: drohung targets: ton gespenst bemhung erscheinung stirne features: ausfhren leer ausstoen wild zwingen-prep furchtbar schrecklich klingen nehmen hren versteckt stoen frchterlich lachen-prep gehen-prep bringen verwirklichen letzt erfllen sprechen sein-prep scheinen hart einschchtern-prep liegen heftig enthalten dunkel bewegen-prep aussprechen schrecken antworten-prep vater hinreien-prep helfen gelten fhren erschrecken-prep ernst ergehen-prep bringen-prep wtend wirken werfen verlassen-prep unverstndlich setzen-prep schwer sagen-prep mann

    threat-tone

  • CLUSTERING RESULTS

    segen-kindheit source: segen targets: kindheit ausgang sonntag jungfer winter features: geben bringen sprechen empfangen gott abend erteilen kinder bitten-prep ruhen gro himmel reich gut vater letzt vterlich haus priester nehmen ernte spenden wahr eltern herr gottes erflehen bleiben verwandeln-prep liegen kommen wnschen recht mutter erbitten voll rufen morgen gereichen-prep gehen ganz fehlen verbreiten tragen kirche wetter sprechen-prep mtterlich erhalten arbeit

    blessing-childhood

  • PROOF OF CONCEPT: DIACHRONIC DEVELOPMENTS

    blessing-childhood

  • PROOF OF CONCEPT: DIACHRONIC DEVELOPMENTS

    birth-word

  • PROOF OF CONCEPT: DIACHRONIC DEVELOPMENTS

    poem-journey

  • PROOF OF CONCEPT: DIACHRONIC DEVELOPMENTS

    cradle-heart

  • THANK YOU!

    Shutova, E. and Sun, L., 2013, June. Unsupervised Metaphor Identification Using Hierarchical Graph Factorization Clustering. In HLT-NAACL (pp. 978-988).

    Skirl, Helge, and Monika Schwarz-Friesel. 2007. Metapher. Universittsverlag Winter.

    Yu, K., Yu, S. and Tresp, V., 2005. Soft clustering on graphs. In Advances in neural information processing systems (pp. 1553-1560).

    References