如何利用人工智能和机器学习技术解析英文广告中的隐喻语言，并分析其修辞策略和效果？

人工智能和机器学习技术为解析广告中的隐喻语言提供了新的途径。首先，我们可以使用自然语言处理（NLP）技术，如语义分析、文本分类和情感分析，来识别广告文本中的隐喻表达。通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以对广告文本进行特征提取和模式识别，从而检测隐喻语言的存在。

参考资源链接：[广告隐喻：人工智能视角下的英文广告修辞策略探究](https://wenku.csdn.net/doc/35etvbdmne?spm=1055.2569.3001.10343)

在隐喻的识别过程中，可以采用概念隐喻理论作为指导，将广告中出现的词汇或短语与其在不同上下文中的含义进行对比，识别出通过概念映射产生的隐喻。例如，将某种商品的特性与人们熟悉的概念或场景相关联，形成隐喻。

识别出隐喻后，我们还需要分析其修辞策略和效果。这涉及到对广告目标受众的心理和认知反应的研究。通过分析隐喻语言在广告中的应用，我们可以了解其如何影响受众的情感和认知，比如通过增强品牌个性、创造情感共鸣或激发消费者的想象力。这些效果的分析可以帮助广告创作者更有效地使用隐喻，提高广告的说服力和影响力。

此外，我们可以利用机器学习算法对大量广告样本进行训练，以便模型能够自主学习和识别隐喻语言的特征，并预测其可能的修辞效果。这不仅能够提高广告内容分析的效率，还能为广告策略提供数据驱动的决策支持。

通过结合人工智能和机器学习技术，广告行业可以更深入地理解隐喻在广告中的作用，从而设计出更具创造性和说服力的广告内容。对于想要进一步探索这一领域的研究者和专业人士来说，《广告隐喻：人工智能视角下的英文广告修辞策略探究》是一本宝贵的资源，它不仅提供了理论基础，还展示了实际案例分析和研究成果。

参考资源链接：[广告隐喻：人工智能视角下的英文广告修辞策略探究](https://wenku.csdn.net/doc/35etvbdmne?spm=1055.2569.3001.10343)