DH2016 Krakow , July 14th 2016

METAPHOR MINING IN HISTORICAL GERMAN NOVELS:

USING UNSUPERVISED LEARNING TO UNCOVER CONCEPTUAL SYSTEMS IN LITERATURE.

STEFAN PERNES UNIVERSITY OF WÜRZBURG

‣ 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 schön.

‣ linguistic metaphor

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

‣ conceptual metaphor

DEFINITIONS

Wie geht’s?

Es läuft gut.

Es geht voran.

LIFE IS A JOURNEY ARGUMENT IS WARDas Argument ist vernichtend.

Die Theorie hält stand.

Die Kritik trifft gezielt.

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

It’s going well. The theory withstands.

DEFINITIONS

lexicalized novel

‣ conventionality

“Tischbein” “Spaß machen”

conventional

“spitze Bemerkung” “strahlend sauber”

“Schwarze Milch der Frühe”

“table leg” “black milk of the morning”“making fun”

“sharp comment”“shiningly (spotlessly) clean”

‣ metaphor as lexeme vs. metaphor as an utterance

DEFINITIONS

‣ noun metaphor

‣ copula-construction (“ist”, “wie”, “als”) “Peter ist ein schräger 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 groß anzünden sitzen-prep geben setzen-prep sehen lager gehen-prep klein schüren stehen-prep schlagen fangen lauf hell heilig lodern löschen gewehr zünden sehen-prep legen-prep freuden erlöschen kohlen entzünden legen nehmen-prep kommen-prep kommen lodernd anmachen werfen sein-prep flackern sprühen leuchten höllisch bringen-prep flammen werden-prep wild speien ausbrechen liegen-prep höllen

fire-despair

CLUSTERING RESULTS

organismus-nation source: organismus targets: nation kunst kreuz bibel verkehr features: ganz menschlich staats gesamt eigen gesund lebend hoch groß welt lebendig klein zerstören zart weiblich tierisch erschüttern elterlich übrig wunderbar stehen neu natürlich müssen krank geben staat sein-prep scheinen schaffen niedrig liegen-prep kräftig jung größern finden familie besitzen wirkung-prep vorgang-prep volks vertragen versuch-prep stören schön schwächen psychisch physisch nieder nennen

organism-nation

CLUSTERING RESULTS

ferne-klarheit source: ferne target: klarheit ferne lampe appetit hett features: weit sehen-prep hören-prep liegen-prep blicken-prep kommen-prep klingen-prep blau schauen-prep verlieren-prep ziehen-prep stehen-prep rücken-prep tönen-prep vernehmen-prep rufen-prep erblicken-prep unendlich verschwinden-prep zeigen-prep blick-prep schweifen-prep richten-prep groß 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 ertönen-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 bemühung erscheinung stirne features: ausführen leer ausstoßen wild zwingen-prep furchtbar schrecklich klingen nehmen hören versteckt stoßen fürchterlich lachen-prep gehen-prep bringen verwirklichen letzt erfüllen sprechen sein-prep scheinen hart einschüchtern-prep liegen heftig enthalten dunkel bewegen-prep aussprechen schrecken antworten-prep vater hinreißen-prep helfen gelten führen erschrecken-prep ernst ergehen-prep bringen-prep wütend wirken werfen verlassen-prep unverständlich 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 groß himmel reich gut vater letzt väterlich haus priester nehmen ernte spenden wahr eltern herr gottes erflehen bleiben verwandeln-prep liegen kommen wünschen recht mutter erbitten voll rufen morgen gereichen-prep gehen ganz fehlen verbreiten tragen kirche wetter sprechen-prep mütterlich 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. Universitätsverlag Winter.

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

References