并非所有 ANIMAL 都等价：通过源域和语义框的隐喻性框架
计算与语言
2026-04-23 v1
摘要
隐喻是强大的框架装置，但仅凭源域（source domains）并不完全解释它们所唤起的具体联想。我们主张，源域与语义框（semantic frames）之间的相互作用决定了隐喻如何塑造对复杂议题的理解，并提出一种计算框架，允许通过源域和语义框推导显著话语隐喻。将该框架应用于气候变化新闻，我们不仅揭示了众所周知的源域，还揭示了区别该议题呈现方式的细微语义框关联。在分析移民话语中不同政治意识形态下的隐喻时，我们展示了自由派和保守派在相同的源域中系统性地采用不同的语义框，其中保守派倾向于强调不可控性（uncontrollability），而自由派选择中性或更‘受害者’语义框。我们的工作桥接了概念隐喻理论与语言学，提供了发现话语隐喻和分析隐喻性框架差异的首个 NLP 方法。代码、数据和统计脚本均可在 https://github.com/julia-nixie/ConceptFrameMet 获取。
引用
@article{arxiv.2604.20454,
title = {Not all ANIMALs are equal: metaphorical framing through source domains and semantic frames},
author = {Yulia Otmakhova and Matteo Guida and Lea Frermann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20454},
year = {2026}
}
备注
Accepted to ACL 2026 Findings