第二章 領域知識與相關研究
2.3 自然語言處理技術與字詞共現網絡
2.3.2 應用字詞共現網絡的語料研究
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的隱喻例句，系統便開始搜尋資料庫內可以解釋未知概念的相似隱喻，如未能比對到資 料則摘要該隱喻的例子成一新的概念再繼續搜尋任務，而一旦比對到大致合適的隱喻，
則會將它映射到其延伸的概念上，以創造更多特殊的隱喻概念(Fass, 1991)；此外也有透 過來源域和目標域之間的實體與事件對應關係，進行隱喻的推論詮釋(Narayanan, 1997)，(Barnden, 2002)；另一種方法取徑則是藉由大型語料庫 WordNet 的字彙關聯和流 動知識觀的角度進行隱喻對應關係的推演和詮釋(Veale, 2008)，也有以 BNC(The British National Corpus)語料庫進行字面釋義，主要採用了測量文法變化規則的演算法進行隱喻 對應關係的推論和詮釋(Shutova, 2010)[13][14]。
2.3.2 應用字詞共現網絡的語料研究
目前有許多利用網絡連結特性來進行資料詮釋分析的研究，像是有將社會網絡分析 應用到政府人事官員異動的研究，主要是從政府人事身升遷異動的公報來分析官員之間 的連帶異動關係，而可延伸對應到社會環境變遷，用以詮釋重要歷史事件[15]；另也有 將社會網絡的分析概念帶入字詞的關聯研究上，透過社會網絡的指標計算，分析英文詞 彙的詞義相似度[16]，又或是以大量論文篇數中的關鍵字出現頻率計算，建立關鍵字之 間的共現關係，呈現該論文主題的熱門議題，進一步的作研究主題間的關聯分析[17]。
以上研究不論是根據圖論分析網絡圖形結構，或是從連結線間的密度等特性詮釋節 點意義，重要的是網絡建置所需的資料產生方式，以了解資料之間的關聯，才能將網絡 分析的結果和原始資料之間作合理的關聯和推論，John(2006)的研究深入探討字詞共現 的計算對於字義的推導，以字彙數量大小不同的語料庫做不同範圍的共現計算，成功得 出較心理學藉由測驗評估所得更為準確的結果。由以上探討的相關研究和實作結果評 估，作為本研究在字詞共現網絡建置上的參考。
2.4 歌詞的情感經驗相關研究
回應本章第一小節討論的情感運算議題，目前存在著各種觀測情感的方式，其中，
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透過對大量文字的分析和計算，能夠了解文本中的情感意義，再結合其他外部因素分 析，便可以作為一種對社會環境變遷的觀察和解讀，在吳映嫻[18]論文中探索在音樂的 情緒分析中，歌詞如何影響情緒，其研究結果顯示歌詞內容是為影響音樂情緒的重要因 素，並且區分出歌詞是主導音樂的愉悅(Valence)程度，而樂曲則主導音樂的激勵(Arousal) 程度；另有以美國音樂告示牌(Billboard) 1955 至 2003 排行榜上第一名歌曲的歌詞來分 析、對應美國社會經濟威脅狀況[19]。除了以下將從過去以質性文本分析方式進行文本 隱喻分析，和歌詞隱喻內容解析的研究掌握文本隱喻分析方法的流程。
2.4.1 文本隱喻質性分析方法
要對文本內容進行隱喻分析，有學者從系統化分析隱喻的角度出發，將整個隱喻分 析的過程以具體流程步驟的方式逐一說明，如下圖 2.5。
圖 2.5:質性文本隱喻分析流程
分析流程主要分成五個步驟，首先，辨識作為隱喻分析的目標域，此步驟需要透過 研究者個人根據過去生活經驗主觀地從分析文章中選出一個主題，並去描述他個人的理
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解、觀察和發現的歷程，以作為可供比較之質性研究的隱喻模型。
第二步，進行具有現象描述功能的文化範疇相關文獻的蒐集，從這些相關文獻語料找到 和主題相關的隱喻概念，為無系統組織整理的廣泛知識。
第三步則作系統性的子集相關隱喻概念的分析彙整，而判斷一個字詞或語句為隱喻 的準則有以下三點:
一個字詞或語句可嚴格地藉由文本中的字面意義來了解其中含意。
字義、詞幹是從感官知覺和文化體驗領域中的，屬於來源空間。
可以被轉移成另一個，通常較抽象的領域，屬於目標空間。
第四部作系統性的對應分析，視所有隱喻屬於相同意象來源，並描述目標領域，在 相同主題下被合成一譬喻的概念，即目標是來源(Target is Source)。
透過以上幾個步驟達成隱喻的解析，最後在第五步驟時將關聯對應後的隱喻連結重 新建構並詮釋其概念譬喻的意涵。以下將從兩個歌詞文本的隱喻分析研究更具體的瞭解 分析步驟和分析的文本特性和分析結果。
2.4.2 中英文歌詞隱喻分析方法
結合概念隱喻理論(Conceptual Metaphor Theory, CMT)，和融合理論(Blending Theory, BT)理論進行系統化的文本隱喻分析，張雯禎(2008)進行台灣流行歌詞文本分析，探討台 灣流行歌詞中的隱喻現象，以了解作詞者如何運用隱喻的創作手法表達想法、反映出的 文化，以及對於閱聽者的認知思維有何影響；其分析流程如下圖 2.6，從概念隱喻的角 度出發，首先觀察到歌詞中以「愛情是食物」的概念性隱喻為大宗，因此區分成食物和 非食物來比喻愛情的語料分析，兩個類別下，再分別依文本的情境脈絡，字彙對應關係 進行概念隱喻分析或是融合理論分析，並列舉歌詞分析過程。
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圖 2.6:國語流行歌曲愛情主題隱喻研究流程架構(本研究自製)
圖 2.7: 台灣流行歌曲愛情主題隱喻研究流程架構(本研究自製)
王國樹(2010)從 352 首中文流行歌詞中，同樣以概念隱喻理論和融合理論分析架 構，找出愛情主題相關的 536 個隱喻用法，其分析流程如上圖 2.7，並將中文流行歌詞 中的愛情概念隱喻分析結果，以概念隱喻網絡的方式呈現，並且依字彙概念的實體特性 細分 3 種愛情隱喻類型，有根據文獻類型的「事件結構隱喻」(Event Structure Metaphor)、
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「實體隱喻」(Ontological Metaphor)和研究者自訂，結合上述兩者的「合成隱喻」
(Portmanteau Metaphor)，進而幫助我們全面地了解中文流行歌詞中，在愛情此一抽象概 念主題上的綜合認知過程。
2.5 小結
本章綜述了情感運算的發展和困境、概念隱喻理論和隱喻的應用研究方法，以及自 然語言處理、字詞共現網絡等技術的相關應用，和歌詞的情感經驗相關研究，以這些過 去相關的研究和技術發展，作為本研究以字詞共現網絡來探勘歌詞中情感隱喻的基礎；
下一章節將從研究資料的處理方法和分析技術做一詳盡的流程說明。
第三章
歌詞中的情感隱喻與字詞共現網絡
根據前幾個章節的討論，本研究將搜集大量的西洋經典情歌歌詞，來進行歌詞中情 感概念隱喻的分析；以下各小節將分別說明本研究整體的分析流程架構、歌詞資料的來 源和編輯處理，以及兩種研究方法的操作步驟。
3.1 研究流程架構
根據前一章節文獻探討指出，在相似文本中共同出現的字詞帶有相近的含意，因而 能透過字詞的共現計算，再現文本中的語意；因此，本研究嘗試透過字詞共現網絡來建 立歌詞文本中的字彙概念關聯，來探討以字詞共現網絡作為隱喻探勘工具的可能性，整 體研究的流程架構如圖 3.1；在歌詞搜集、編輯過後，分成網絡建置和文本分析兩種研 究方法，分別處理實驗分析和驗證的比較資料。
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圖 3.1: 研究架構圖
3.2 歌詞資料編輯
在歌詞資料編輯的部分，主要說明本研究分析所需的歌單選取，與歌詞獲取來源，
以下將依網路選取歌單來源和線上歌詞搜集的過程做更詳細的說明，圖 3.2 為歌詞資料 編輯的流程圖。
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圖 3.2: 歌詞資料編輯流程圖
3.2.1 歌單選取
為了要取得大量的情歌歌詞分析資料，首先建置了一資料庫，存放從網路上取得的 經典情歌曲目；由於本研究希望能從英文的經典情歌中，分析出和情感有觀的概念隱 喻，故為獲得廣為人知的西洋經典英文歌曲歌單，搜尋了 10 個網站上推薦的百大經典 情歌曲目，表列如下。
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Best Love Songs of All Time
http://www.about.com/
2 Aol Radio Blog Top 100 Classical Love Songs The top classic love songs of the'50s and '60s
http://www.aolradioblog.com/
3 STEREOGUM5 The 100 Greatest Love Songs Perfect love songs playlist for Valentine's night love songs covering over four decades
http://mag.weddingcentral.com.au
5 They Deserve It 100 great love songs of all time
http://www.theydeserveit.com/
6 Maguire Online Top 100 Love Songs http://www.maguireonline.com/lo vesonge.php
7 nuTsie Top 100 Love Songs http://www.nutsie.com/top100srad io/Top%20100%20Love%20Song s/8854785
8 iloveindia.com Top 100 Love Songs http://lifestyle.iloveindia.com/lou nge/top-100-love-songs-2738.htm l
9 dating zen 100 Love Songs http://www.datingonline.org/blog/
uncategorized/100-love-songs/
10 FORUMUL SOFTPEDIA
BEST OF LOVE -The 100 biggest love songs in
http://forum.softpedia.com/index.
php?showtopic=334944
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表 3.1: 經典情歌歌單來源網站
資料庫存放以上十個網站的百首經典情歌曲目，共有 1000 首，經過濾重複曲目 495 首，最後獲得 505 首歌曲歌單，來進行歌詞的取得。
3.2.2 歌詞搜集
依序從 3 個免費歌詞網站上取得每首歌的歌詞，以下描述此三個歌詞網站:
「Lyric.com」(http://www.lyrics.com/):為一個線上歌詞搜尋平台，網站架構主要 依歌手發行專輯做歌詞列表，可依歌名和歌手關鍵字進行歌詞搜尋，歌詞完 整，且提供每首歌詞所屬的專輯和歌手詳盡資訊。
「Absolutelyrics」(http://www.absolutelyrics.com/):此歌詞網站以字母分類歌手 和歌曲，歌手姓名可連結到其發表專輯和每首歌詞，而歌名搜尋結果則有歌手 姓名的連結，本網站所擁有的歌詞數量相當豐富。
「Search.azlyrics.com」(http://www.azlyrics.com/):此網站依歌手姓名排列字母提 供搜尋，網站按照該歌手發行的專輯呈列相關歌詞，另提供歌手、歌名和關鍵 字整合的搜尋方式，相當便利。
從前一步驟所得之 505 個歌單，去除掉 64 首上述 3 個網站上皆未提供歌詞的曲目 後，共獲得 441 首歌詞可進行後續分析，詳列於附錄 B。
3.3 共現網絡建置流程
共現網絡主要是將所有歌詞字彙依照不同共現範圍的設定標準，呈現字彙之間的關 聯，為由下而上(Bottom-Up)的方法取徑；共現網絡的建置的流程，主要分成歌詞字彙前 處理和建立字詞共現網絡兩個步驟，詳述於以下兩個小節。首先在歌詞字彙前處理之
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前，先將歌詞依照不同的切分標準作區隔，以建立不同共現範圍的共現網絡。
圖 3.3: 共現網絡建置流程圖
3.3.1 歌詞字彙前處理
在字彙前處理的部分，主要有兩個步驟，一是高頻停用詞的去除(Stop Word Filter)，
將所得的歌詞進行字彙的抽取解析，去除掉歌詞中時常出現，不帶有具體分析意義的字
將所得的歌詞進行字彙的抽取解析，去除掉歌詞中時常出現，不帶有具體分析意義的字