第一章 引論
1.1 問題的提出
1.2 隱喻的界定及研究方法
1.2.1 研究范圍
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究基礎(chǔ)

第二章 隱喻計算研究的理論及方法
2.1 關(guān)于隱喻的認(rèn)識
2.1.1 隱喻作為一種修辭現(xiàn)象
2.1.2 隱喻作為一種認(rèn)知現(xiàn)象
2.2 西方隱喻的計算理解研究
2.2.1 規(guī)則推理模型的實現(xiàn)
2.2.2 以統(tǒng)計為手段的隱喻分析模型
2.2.3 隱喻知識庫的建造
2.3 漢語隱喻的計算理解研究
2.4 隱喻計算研究的啟示
2.5 本章小結(jié)

第三章 漢語名詞短語隱喻結(jié)構(gòu)研究
3.1 漢語名詞隱喻的層級分布
3.1.1 構(gòu)詞層級
3.1.2 詞匯層級
3.1.3 短語層級
3.1.4 句子層級
3.1.5 篇章 層級
3.2 中文信息處理中隱喻研究的定位
3.3 名詞短語隱喻結(jié)構(gòu)研究
3.3.1 n+n隱喻的構(gòu)成特點
3.3.2 n+n隱喻的句法約束
3.3.3 n+n隱喻的語義類考察
3.3.4 隱喻表達的其他制約因素
3.4 名詞短語隱喻所隱含的思維模式
3.5 本章小結(jié)

第四章 漢語名詞隱喻知識的形式化
4.1 漢語名詞隱喻知識庫屬性字段的設(shè)定
4.2 漢語名詞隱喻詞表的建造
4.3 漢語名詞隱喻的概念映射
4.4 隱喻概念映射分庫的建造
4.5 本章小結(jié)

第五章 基于機器學(xué)習(xí)方法+規(guī)則輔助的漢語名詞隱喻識別
5.1 訓(xùn)練語料的獲取
5.2 基于實例方法的隱喻識別
5.3 基于最大熵（MaximumEntropy）方法的隱喻識別
5.4 基于樸素貝葉斯（Naive Bayes）方法的隱喻識別
5.5 特征提取
5.5.1 簡單特征的選取
5.5.2 輔助特征的選擇
5.6 輔助特征對實驗結(jié)果的影響及難點分析
5.6.1 最大熵模型輔助特征的選取實驗
5.6.2 文學(xué)語料開放測試
5.6.3 隱喻交叉實驗測試
5.6.4 難點分析
5.7 本章小結(jié)

第六章 n+n模式的隱喻識別
6.1 基于最大熵的n+n模式實驗
6.2 基于CCD詞典隱喻推理的設(shè)計原理
6.2.1 CCD詞典的消歧策略
6.2.2 CCD詞典的相似度算法
6.3 基于隱喻知識庫的識別實驗
6.4 本章小結(jié)

第七章 結(jié)語
7.1 本項研究的總結(jié)
7.2 本項研究的成果和意義
7.3 進一步研究計劃
參考文獻
附錄1 漢語名詞隱喻標(biāo)注語料樣例
附錄2 漢語名詞隱喻知識庫樣例
附錄3 漢語名詞隱喻知識庫概念映射分庫樣例
后記