一幅图像、一段文字、一个语境，常常共同承载着耐人寻味的“言外之意”。在大语言模型快速发展的今天，机器能否像人一样识别、理解并生成隐喻，正在成为语言学与人工智能交叉领域的重要前沿。

近日，我院张冬瑜教授学术专著《汉语多模态隐喻计算研究》由科学出版社正式出版发行。该书系科学出版社“语言与认知丛书”成果之一，围绕汉语隐喻在文本、图像及复杂语境中的计算建模问题，系统呈现了我院教师在计算语言学、语言智能和大模型应用研究方面的最新探索。

何为隐喻

隐喻不仅是修辞现象，更是人类认知、情感表达和社会意义建构的重要机制。与以英语为中心的既有研究相比，汉语隐喻具有鲜明的表达方式、思维传统和语境依赖特征；在短视频、社交媒体、网络新闻等多模态传播场景中，隐喻又往往由文字、图像、符号和场景共同触发。如何让人工智能准确把握汉语隐喻的源域、目标域、喻底和情感指向，既是自然语言处理的技术难题，也是智能时代语言学研究的重要命题。

专著简介

《汉语多模态隐喻计算研究》正是面向这一前沿问题展开的系统性研究。全书从隐喻的界定、分类和工作机制出发，梳理概念隐喻理论、多模态隐喻理论以及汉语隐喻的表现形式和跨模态特征，进而引入多模态表示与融合技术、大语言模型、提示学习、思维链提示、模型微调和模型对齐等关键方法，形成了从理论解释到技术实现的完整研究框架。

该书的突出特色在于将“语言学解释力”与“人工智能建模能力”贯通起来。作者不仅关注隐喻与非隐喻的自动识别，还进一步深入到源域与目标域识别、喻底推理、隐喻情感分类以及情感产生原因生成等更具解释深度的任务。书中围绕领域知识、思维链提示、多跳推理、跨模态特征融合、多粒度特征提取、人工智能反馈和方面分析等路径，提出系列模型设计与实验方案，展示了大语言模型时代汉语非字面意义计算的多种可能。在资源建设方面，该书专章讨论汉语多模态隐喻资源构建，涵盖数据收集与清洗、标注体系设计、标注流程、质量控制、一致性分析和资源分布可视化等环节。相较于单纯模型训练，该研究更强调“可解释、可复用、可评估”的基础资源建设，为后续开展汉语多模态语义理解、情感分析、人机交互和跨文化传播研究提供了重要支撑。

该书得到国家社会科学基金重点项目“基于大语言模型的汉英非字面义计算及应用研究”（项目编号：25AYY004）的资助。

关于作者

张冬瑜教授长期从事计算语言学、语言智能与大模型应用研究，现为大连理工大学外国语学院教授、博士生导师。

主持国家社科基金重点项目、国家自然科学基金面上项目和青年项目、国家语委重点项目、教育部人文社科基金等多项科研项目，在ACL、AAAI、WWW、IJCAI、EMNLP等国际重要学术会议以及《中国科学·信息科学》等国内外期刊发表论文60余篇，出版专著2部，获授权专利3项，并获第四届全国社交媒体处理大会最佳论文、第二十二届中国计算语言学大会最佳中文论文奖、第六届中国语言智能大会最佳论文奖等荣誉。相关研究成果曾被英国《泰晤士报》《每日邮报》等十余家主流媒体报道。

近年来，外国语学院主动回应人工智能时代语言学科发展的新趋势，持续推进语言研究与人工智能、认知科学、计算社会科学等领域的交叉融合。张冬瑜教授专著的出版，是学院加强有组织科研、推动外语学科从传统语言文化研究向语言智能科学拓展的重要成果，也为学校新文科建设和人工智能交叉研究提供了具有外语学科特色的实践案例。