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近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
隐喻分析符合词汇字符串
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