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metaphorik.de 15/2008

Using a semantic annotation tool for the analysis of metaphor in discourse

Veronika Koller, Andrew Hardie, Paul Rayson, Elena Semino

Abstract


This paper describes the application of semantic annotation software for analysing metaphor in corpora of different genres. In particular, we outline three projects analysing RELIGION and POLITICS metaphors in corporate mission statements, the WAR metaphor in business magazines, and MACHINE and LIVING ORGANISM metaphors in a novel and in a second collection of business magazine articles. This research was guided by the hypotheses that a) semantic tags allocated by the software can correspond to source domains of metaphoric expressions, and b) that more conventional metaphors feature a source domain tag as first choice in the type’s semantic profile. The tagger was adapted to better serve the needs of metaphor research and automate to a greater extent the extraction of first choice and secondary semantic domains. Two of the three studies represent re-analyses of previous manual and/or lexical corpus-based investigations, and findings indicate that semantic annotation can yield more comprehensive results.

In diesem Artikel beschreiben wir die Anwendung eines semantischen Annotationsprogramms, um Metaphern in Korpora verschiedener Genres zu analysieren. Im Einzelnen skizzieren wir drei Projekte zu religiösen und politischen Meatphern in Firmenleitbildern, zur Kriegsmetapher in Wirtschaftsmagazinen und zu Maschinen- und Organismusmetaphern in einem Roman sowie einem zweiten Korpus von Artikel aus Wirtschaftsmagazinen. Unsere Forschung beruhte auf den Hypothesen, dass a) die von dem Programm zugewiesenen semantischen Kennzeichnungen den Quelldomänen metaphorischer Ausdrücke entsprechen können und b) konventionelle Metaphern eine Quelldomänen-Kennzeichnung an erster Stelle im semantischen Profil des entsprechenden Wortes zugewiesen bekommen. Das Programm wurde für die Bedürfnisse der Metaphernforschung adaptiert, in dem die Analyse von erstgereihten und sekundären Kennzeichnungen in einem größeren Ausmaß automatisiert wurde. Zwei der drei Studien stellen erneute Analysen früherer manueller und/oder lexikalischer korpus-basierter Untersuchungen dar, und die Ergebnisse zeigen, dass sich mit semantischer Annotation umfassendere Resultate erzielen lassen.
 

Ausgabe: 

Jahrgang: 

Seite 141

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