Сажетак: У овом раду предложена је метода за аутоматску детек-цију двеју реторичких фигура -епизеуксе и алитерације -методом која кори-сти регуларне изразе и дата је статистичка оцена тога модела. С обзиром на то да се ради о два представника класе фигура наглашавања, у раду је истакнуто да резултати ове методе указују на то да се регуларни изрази успешно могу применити за детекције и означавање и других фигура наглаша-вања у текстовима на српском језику. Модел постиже прецизност 72.2%, а обухватност 83.9% у случају откривања фигуре епизеукса, а код алитерације прецизност је 51,7% док је свеобухватност као код епизеуксе и износи 83,7%. Током истраживања уочено је да постоје могућности знатног побољшања модела детекције епизеуксе -комбинацијом са истовременим препознавањем ономатопеје.Кључне речи: рачунарска лингвистика, фигуративни језик, реторич-ке фигуре, епизеукса, алитерација.
УводФигуративни говор, односно употреба реторичких фигура, доводи до промене уобичајене или подразумеване употребе природног језика и најчешће се у свакодневном говору и писању користи:-да се изразе лична осећања аутора, -да се аудиторијум убеди у тврђења која се излажу, -да се истакну другачија виђења неких чињеница, -да се аудиторијум забави и заинтересује за дату тему. Применом реторичких фигура мења се дословно значење писаног или изговореног текста тако да оно може бити делимично или у потпуно-сти промењено.Аутоматско препознавање фигуративног изражавања у природном језику нова је област интересовања на пољу рачунарске лингвистике. Рачунарска лингвистика је научна област која се бави разумевањем при-* ml.miljana@gmail.com УДК 81'22:004.822 811.163.41'322.2 -прегледни научни рад -46 родног језика (писаног и говорног) из рачунарске перспективе и изград-њом рачунарски подржаних алата који могу да анализирају и производе садржај на датом језику. Фигуративни језик може се наћи не само у беле-тристици, већ и у свакодневном говору, новинским чланцима, научним радовима, па чак и у техничким извештајима (Feldman & Lu, 2007). Препо-знавање фигуративне употребе језика и тумачење значења фигуративног језика представљају један од најтежих проблема који се решавају у задаци-ма рачунарске обраде природног језика као што су: машинско превођење (енг. machine translation), аутоматско генерисање резимеа текста (енг. text summarization), анализа осећања (енг. sentimentanalysis) проналажење информација (енг. information retrieval) и аутоматско генерисање одговора на питања (енг. question answering). Решавање овог проблема предмет је нове дисциплине -фигуративни језик уз помоћ рачунара (енг. Computational figurative language) -која се бави развојем ефикасних рачунских моде-ла који могу разумети семантику фигуративног језика и разлику између дословног и фигуративног говора.У 2015. први пут је на глобалном плану постављен један семантич-ки задатак ове врсте -задатак семантичке анализе фигуративног говора на Твитеру (International Workshop on Semantic Evaluation -SemEval-2015).
1Истраживања у овој области имају за циљ: (1) побољшање метода класи-фикациј...