Příspěvek se bude zabývat analýzou metafory v kontextu NLP, především úlohou automatické identifikace metafory v textu. Po základním terminologickém úvodu bude následovat popis teoretických přístupů k metafoře, které jsou nejvíce relevantní pro její komputační zpracování a výhod, které plynou ze zvládnutí této úlohy. Ty se dají rozdělit na použití v NLP a použití pro výzkum metaforického vyjadřování, který je prozatím v českém prostředí z velké časti založen na introspekci. Poté bude představeno několik algoritmů pro identifikaci metafory, již realizovaných na angličtině.
Hlavním cílem příspěvku je teoretické a praktické poznatky z předchozích částí aplikovat na češtinu, a identifikovat způsoby, jakými se lze v českém jazyce úlohou automatické detekce metafory začít co nejefektivněji zabývat. Podle autora je nejvhodnějším přístupem pro vývoj systému pro zpracování úlohy v češtině metoda založená na určování míry abstraktnosti/konkrétnosti kontextu pomocí měření sémantické podobnosti (semantic similarity) se sadou paradigmatických slov.