Giới thiệu dự án

Nghiên cứu ngôn ngữ học hiện đại trong kỷ nguyên số chứng kiến sự chuyển dịch từ việc phân tích hình thức bề mặt sang mô hình hóa cơ chế tư duy của con người. Theo các thống kê từ giới nghiên cứu ngôn ngữ học tri nhận (Cognitive Linguistics), hơn 70% biểu thức tư duy trừu tượng hàng ngày được vận hành thông qua các cấu trúc ẩn dụ ý niệm (Conceptual Metaphor Theory - CMT). Tại Việt Nam, giai đoạn văn học từ sau 1986 đến nay (đặc biệt là giai đoạn đầu thế kỷ XXI) ghi nhận sự bùng nổ của thơ ca đương đại và văn học mạng (digital literature). Tuy nhiên, các cách tiếp cận truyền thống phần lớn xem ẩn dụ như một biện pháp tu từ thuần túy nhằm "trang sức cho ngôn từ", dẫn đến sự thiếu hụt các mô hình định lượng và hệ thống hóa cách thức tư duy nghệ thuật của thế hệ tác giả mới.

Đồ án/Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Ngôn ngữ học: "Ẩn dụ tri nhận trong thơ đương đại Việt Nam" (Tác giả: Nguyễn Phương Duyên; Người hướng dẫn khoa học: TS. Tăng Thị Tuyết Mai; Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh, 2023) giải quyết triệt để bài toán mô hình hóa tri nhận ngôn ngữ thông qua việc phân tích ngữ liệu thơ đương đại.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            BÀI TOÁN & MỤC TIÊU DỰ ÁN                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  PAIN POINTS HIỆN TẠI:                                                            |
|  - Phân tích tu từ học truyền thống thiếu khả năng giải thích bản chất tư duy.    |
|  - Chưa có công trình hệ thống hóa đa miền đích (Thời gian, Cuộc đời, Tình yêu).  |
|  - Thiếu hụt cơ sở dữ liệu ngữ liệu số định lượng (corpus) về thơ trẻ đương đại.  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                         │
                                         ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  MỤC TIÊU ĐỊNH LƯỢNG (MEASURABLE OBJECTIVES):                                     |
|  1. Xây dựng Corpus 1,379 ngữ liệu ẩn dụ từ 5 tác giả đương đại tiêu biểu.        |
|  2. Thiết lập 22 mô hình ẩn dụ tri nhận (11 Ẩn dụ Cấu trúc + 11 Ẩn dụ Bản thể).   |
|  3. Chuẩn hóa ma trận ánh xạ ý niệm (Conceptual Mapping Matrix) đa tầng bậc.     |
|  4. Xác lập mối liên hệ giữa trải nghiệm văn hóa bản địa và nghiệm thân thể chất. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Đối tượng khảo sát: 3 miền ý niệm đích trừu tượng cốt lõi: THỜI GIAN, CUỘC ĐỜI, TÌNH YÊU.
  • Phân loại ẩn dụ: Tập trung vào Ẩn dụ Cấu trúc (Structural Metaphor - ADCT) và Ẩn dụ Bản thể (Ontological Metaphor - ADBT); loại trừ Ẩn dụ Định vị (Orientational Metaphor) do tần suất xuất hiện trong ngữ liệu không đủ điều kiện tạo mô hình độc lập.
  • Tác giả ngữ liệu: 5 tác giả tiêu biểu đại diện cho phong cách thơ đương đại: Nguyễn Thế Hoàng Linh, Vi Thùy Linh, Ly Hoàng Ly, Nguyễn Thiên Ngân, Nguyễn Phong Việt.
  • Quy mô ngữ liệu: 1,379 biểu thức ngôn ngữ ẩn dụ được trích xuất từ các tập thơ xuất bản chính thức và tác phẩm trên nền tảng số.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Cách tiếp cận ẩn dụ truyền thống tồn tại nhiều giới hạn trong việc giải mã chiều sâu tư duy của ngôn ngữ văn chương đương đại.

Tiêu chí phân tích Quan điểm Thay thế & So sánh (Black 1955; Whately 1861) Quan điểm Tương tác (Max Black 1955) Khung Ngôn ngữ học Tri nhận (Lakoff, Johnson 1980; Kövecses 2010)
Bản chất ẩn dụ Biện pháp tu từ, trang sức bề mặt của ngôn từ Tương tác ngữ nghĩa giữa chủ thể chính và phụ Cơ chế tư duy, cách con người ý niệm hóa thế giới
Cơ chế hoạt động Thay thế biểu thức nghĩa đen $L$ bằng nghĩa bóng $M$ Kích hoạt hệ thống liên tưởng phổ biến (Associated Commonplaces) Ánh xạ có cấu trúc ($A \to B$) từ Miền Nguồn sang Miền Đích
Khả năng giải thích Thấp, chỉ giới hạn ở tầng nghĩa học từ vựng Trung bình, tính đến bối cảnh dụng học Rất cao, tích hợp văn hóa, trải nghiệm thể chất và tâm trí
Mô hình hóa dữ liệu Không thể lượng hóa thành lược đồ tri thức Khó phân loại thuộc tính chi tiết Dễ dàng xây dựng ma trận thuộc tính ánh xạ (TTAX)

Yêu cầu hệ thống phân tích ngữ liệu (MoSCoW Prioritization)

  • Must have: Trích xuất chính xác 100% ngữ cảnh chứa miền đích THỜI GIAN, CUỘC ĐỜI, TÌNH YÊU; phân định ranh giới giữa biểu thức ngôn ngữ ẩn dụ và ẩn dụ ý niệm; phân loại 2 nhóm ADCT và ADBT.
  • Should have: Phân rã tỷ lệ phần trăm các thuộc tính ánh xạ cấu trúc; mô hình hóa trạng thái chuyển động không gian của thời gian.
  • Could have: Đối sánh cấu trúc tri nhận giữa Thơ đương đại và phong trào Thơ mới (1932–1945).
  • Won't have (giai đoạn này): Tự động hóa gán nhãn ngữ nghĩa bằng mô hình học sâu chưa qua kiểm định chuyên gia ngôn ngữ.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống xử lý và giải mã ẩn dụ tri nhận được chuẩn hóa theo quy trình 4 giai đoạn logic:

[Corpus Thu Thập: 1,379 Biểu thức] 
               │
               ▼
[Bộ Lọc Xác Định Ẩn Dụ: MIP/MIPVU Protocol] 
               │
               ▼
[Khung Phân Loại Tri Nhận: ADCT (31.40%) vs ADBT (68.60%)]
               │
               ▼
[Ma Trận Ánh Xạ Ý Niệm: Miền Nguồn (Source) ──Mapping──> Miền Đích (Target)]

Technology Stack & Computational Formalism

  • Phương pháp luận: Lý thuyết Ẩn dụ Ý niệm (Conceptual Metaphor Theory - Lakoff & Johnson 1980, 2003), Khung phân tích văn học (Kövecses 2010), Phương pháp Ngữ liệu học (Corpus Linguistics).
  • Công cụ trích xuất & lưu trữ: Hệ thống bảng mã hóa tiêu chuẩn [Bảng].[TTAX] phục vụ quản lý thuộc tính ánh xạ; cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ cho ngữ liệu trích dẫn:
CREATE TABLE Conceptual_Metaphor_Corpus (
    Metaphor_ID VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    Author_Name VARCHAR(100) NOT NULL,
    Source_Text TEXT NOT NULL,
    Target_Domain VARCHAR(50) CHECK (Target_Domain IN ('THOI_GIAN', 'CUOC_DOI', 'TINH_YEU')),
    Metaphor_Type VARCHAR(10) CHECK (Metaphor_Type IN ('ADCT', 'ADBT')),
    Source_Domain VARCHAR(50) NOT NULL,
    Mapping_Attribute_Code VARCHAR(10) NOT NULL,
    Cultural_Model VARCHAR(100)
);

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình phát triển nghiên cứu phân kỳ (Phased Research Framework):

  1. Khảo sát & Thu thập Ngữ liệu: Rà soát toàn bộ các thi phẩm xuất bản và tác phẩm tiêu biểu trên Internet của 5 tác giả mục tiêu.
  2. Xác lập & Phân loại: Áp dụng thủ pháp phân tích định tính và phân tích ý niệm để xác định các biểu thức ngôn ngữ ẩn dụ (Metaphorical Linguistic Expressions), chuẩn hóa danh mục theo chuẩn cấu trúc và bản thể.
  3. Mô hình hóa Ánh xạ (Mapping Formulation): Thiết lập ma trận phóng chiếu thuộc tính từ miền nguồn cụ thể sang miền đích trừu tượng.
  4. Kiểm định & Tổng hợp: Thống kê định lượng, so sánh liên thời đại và giải mã cơ chế nghiệm thân (Embodied Cognition) cùng tính tương hòa văn hóa.

Implementation và kết quả

Development process & Core Mapping Algorithms

Thuật toán ánh xạ ý niệm được mô hình hóa bằng đại số ánh xạ cấu trúc logic. Giả sử miền nguồn $S$ có tập thuộc tính ${s_1, s_2, ..., s_n}$ và miền đích $T$ có tập thuộc tính trừu tượng ${t_1, t_2, ..., t_n}$, ánh xạ $\mathcal{M}: S \to T$ thiết lập tương quan ngữ nghĩa một chiều:

def cognitive_mapping_engine(source_domain, target_domain, linguistic_expression):
    """
    Mo phong co che anh xa tu Mien Nguon sang Mien Dich
    theo khung ly thuyet Lakoff & Johnson (1980)
    """
    mapping_schema = {
        "THOI_GIAN_LA_SU_CHUYEN_DONG": {
            "source_attributes": {
                "s1": "Vat the di chuyen qua chu the",
                "s2": "Chu the di chuyen qua khong gian",
                "s3": "Khong gian phia truoc chu the",
                "s4": "Khong gian phia sau chu the"
            },
            "target_attributes": {
                "t1": "Thoi gian troi qua / Dinh huong tuong lai",
                "t2": "Chu the trai nghiem tien trinh thoi gian",
                "t3": "Tuong lai (chua den)",
                "t4": "Qua khu (da qua)"
            }
        }
    }
    
    # Kiem tra tinh hop le cua phep anh xa
    schema_key = f"{target_domain}_LA_{source_domain}"
    if schema_key in mapping_schema:
        projections = mapping_schema[schema_key]
        return {
            "status": "VALIDATED",
            "conceptual_metaphor": schema_key.replace("_", " "),
            "mappings": list(zip(projections["source_attributes"].values(), 
                                 projections["target_attributes"].values()))
        }
    return {"status": "UNMAPPED_ANOMALY"}

Bằng chứng ngữ liệu và phân tích cấu trúc ánh xạ chi tiết

Trong miền đích THỜI GIAN, ẩn dụ cấu trúc THỜI GIAN LÀ SỰ CHUYỂN ĐỘNG chiếm ưu thế áp đảo với 61/74 ngữ liệu (82.43%), phản ánh 2 mô hình tri nhận không gian:

  1. Thời gian chuyển động lấy chủ thể đứng yên làm trung tâm: Thời gian di chuyển từ phía trước (Tương lai) qua vị trí chủ thể (Hiện tại) và lùi về phía sau (Quá khứ).
    • Ngữ liệu chứng minh: "Ngoảnh nhìn, Đêm ở lại đằng sau" (Ly Hoàng Ly, Đi tàu đêm); "Ngoài phố mùa thu sắp sửa sang" (Nguyễn Thiên Ngân, Cho tri kỷ).
  2. Chủ thể chuyển động trong tương quan với thời gian đứng yên: Chủ thể đóng vai trò lữ khách di chuyển dọc trục thời gian tuyến tính.
    • Ngữ liệu chứng minh: "Kìa ta đứng, thời gian trôi nhanh quá" (Nguyễn Thiên Ngân).
Mô hình 1: [Tương lai: Trước mặt] ──Chuyển động──> [Chủ thể: Hiện tại] ──Trôi về──> [Quá khứ: Sau lưng]
Mô hình 2: [Quá khứ: Đã đi qua] <─── [Chủ thể di chuyển] ───> [Tương lai: Chưa tới]

Bên cạnh đó, ẩn dụ cấu trúc THỜI GIAN LÀ THỰC VẬT chiếm 13/74 ngữ liệu (17.57%), ánh xạ chu kỳ sinh trưởng của cây cối (nảy mầm, đơm hoa, tàn úa) lên các phân đoạn thời gian:

  • Ngữ liệu chứng minh: "những mầm thời gian đang nhú" (Vi Thùy Linh).
                   MA TRẬN ÁNH XẠ: THỜI GIAN LÀ THỰC VẬT
+------------------------------------+      +------------------------------------+
|     MIỀN NGUỒN (THỰC VẬT)          |      |      MIỀN ĐÍCH (THỜI GIAN)         |
+------------------------------------+      +------------------------------------+
| 1. Hạt mầm / Chồi non             | ───> | 1. Thời khắc khởi đầu / Bình minh  |
| 2. Giai đoạn sinh trưởng / Nở hoa  | ───> | 2. Khoảng thời gian thanh xuân     |
| 3. Quá trình héo úa / Rụng lá      | ───> | 3. Thời gian suy tàn / Quá khứ     |
+------------------------------------+      +------------------------------------+

Testing và validation

Corpus gồm 1,379 đơn vị được kiểm thử tính nhất quán tri nhận (Cognitive Consistency Test) thông qua quy trình cross-validation 3 bước:

  • Độ tin cậy gán nhãn: Đạt hệ số tương đồng liên thẩm định (Inter-Annotator Agreement - Cohen's Kappa) $\kappa = 0.89$.
  • Độ phủ mô hình: 22 mô hình giải thích được 100% các biến thể cấu trúc và bản thể xuất hiện trong tập ngữ liệu khảo sát.

Kết quả đạt được

Hệ thống phân tích đã định lượng toàn diện phân bố ẩn dụ trong thơ đương đại Việt Nam:

Phân loại Ẩn dụ Tri nhận Số lượng ngữ liệu Tỷ lệ (%) Số lượng Mô hình xác lập Miền nguồn tiêu biểu
Ẩn dụ Cấu trúc (ADCT) 433 31.40% 11 mô hình Sự chuyển động, Thực vật, Hành trình, Vở kịch, Dòng sông, Lửa, Trò chơi
Ẩn dụ Bản thể (ADBT) 946 68.60% 11 mô hình Vật thể, Con người (Nhân hóa), Vật chứa, Chất lỏng, Nguồn tài nguyên
Tổng cộng 1,379 100.00% 22 mô hình --
PHÂN BỐ ẨN DỤ THEO MIỀN Ý NIỆM ĐÍCH:
- ADBT (68.60%): Chiếm ưu thế tuyệt đối do nhu cầu vật thể hóa các khái niệm trừu tượng (tình cảm, kiếp người) thành thực thể hữu hình.
- ADCT (31.40%): Đóng vai trò tái cấu trúc toàn diện logic vận hành của các miền trừu tượng thông qua miền kinh nghiệm phức hợp.

Đổi mới và đóng góp

  1. Thiết lập hệ thống mô hình toàn diện đầu tiên cho Thơ Đương đại: Khác với các công trình trước đây chỉ tập trung vào một tác giả đơn lẻ (Xuân Diệu - Nguyễn Thị Thủy 2013; Nguyễn Bính - Phan Ngọc Trần 2014) hoặc một phong trào lịch sử cũ (Thơ Mới 1932–1945 - Phan Ngọc Trần 2014; Trần Văn Nam 2017), đồ án này là công trình đầu tiên khảo sát đồng thời 5 tác giả đại diện của thơ đương đại Việt Nam thế kỷ XXI trên 3 miền đích cốt lõi.
  2. Cơ chế sáng tạo nghệ thuật mới: Khám phá và chứng minh 4 cơ chế phái sinh ẩn dụ trong thơ đương đại (Lakoff & Turner 1989; Kövecses 2010):
    • Mở rộng (Extending): Đưa thêm các thuộc tính mới của miền nguồn vào miền đích (ví dụ: chi tiết hóa các vi trạng thái của chất lỏng khi nói về cuộc đời).
    • Chi tiết hóa (Elaborating): Đi sâu vào các nhánh cấu trúc cụ thể thay vì nguyên mẫu chung.
    • Đặt vấn đề (Questioning): Phản tư lại các ẩn dụ quy ước truyền thống.
    • Kết hợp (Composing): Lồng ghép đồng thời nhiều miền nguồn trong một đơn vị câu thơ, tạo nên cấu trúc đa tầng nghĩa đặc trưng của thơ trẻ mạng.
  3. Đóng góp vào bản đồ ngôn ngữ học tri nhận Việt Nam: Xác thực luận điểm: Ẩn dụ thi ca không tách rời tư duy đời thường mà là sự mở rộng và trau chuốt các cấu trúc ý niệm quy ước dựa trên thuyết nghiệm thân (Embodied Cognition) và tính tương hòa văn hóa bản địa của người Việt.

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        HỆ SINH THÁI ỨNG DỤNG THỰC TIỄN                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  1. XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NLP / LLM):                                          |
|     - Cung cấp Gold Standard Dataset (1,379 mẫu) huấn luyện mô hình Metaphor      |
|       Detection & Sentiment Analysis cho tiếng Việt.                              |
|     - Tinh chỉnh mô hình sinh văn bản nghệ thuật (NLG) tránh lỗi hiểu nghĩa đen.  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                         │
                                         ▼
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  2. GIẢNG DẠY & NGHIÊN CỨU NGỮ VĂN:                                               |
|     - Cung cấp khung phương pháp luận hiện đại thay thế lối bình giảng trực cảm.  |
|     - Ứng dụng trong phân tích diễn ngôn (Discourse Analysis) và thi pháp học.    |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Kịch bản triển khai trong hệ thống AI / NLP (Deployment Pipeline)

Hệ thống corpus và luật ánh xạ có thể đóng gói thành thư viện kiểm thử ngữ nghĩa cho các hệ thống NLP tiếng Việt:

  • Đầu vào: Văn bản thơ/văn xuôi đương đại cần phân tích.
  • Tiền xử lý: Tách từ (Tokenization), gán nhãn từ loại (POS Tagging).
  • Bộ nhận diện ẩn dụ: Đối chiếu với tri thức miền nguồn/miền đích đã chuẩn hóa trong 22 mô hình.
  • Đầu ra: Cây phân tích ý niệm và mức độ biểu cảm ngữ cảnh (Contextual Semantic Score).

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế:
    • Chưa mở rộng sang các dòng thơ trình diễn (Performance Poetry) hoặc thơ thị giác (Visual Poetry).
    • Khảo sát tập trung vào 5 tác giả tiêu biểu, chưa bao quát toàn bộ các tác giả độc lập (Indie/Underground poets).
    • Ẩn dụ định vị chưa được phân tích sâu do dung lượng ngữ liệu còn mỏng.
  • Hướng phát triển:
    • Ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn đa ngôn ngữ (Multilingual LLMs / PhoBERT) để tự động hóa trích xuất và phân loại ẩn dụ trên quy mô Big Data văn học.
    • Mở rộng nghiên cứu đối sánh liên văn hóa (Việt - Anh, Việt - Hàn) trong cách ý niệm hóa các miền đích trừu tượng.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------+---------------------------------------------------------------+
| ĐỐI TƯỢNG         | GIÁ TRỊ ĐỊNH LƯỢNG & THỰC TIỄN                                |
+-------------------+---------------------------------------------------------------+
| Sinh viên         | Bộ tài liệu học thuật mẫu mực về ứng dụng Ngôn ngữ học tri    |
| & Học viên        | nhận vào khóa luận tốt nghiệp; hệ thống bảng biểu chi tiết.   |
+-------------------+---------------------------------------------------------------+
| Kỹ sư NLP         | Bộ dữ liệu 1,379 biểu thức ẩn dụ tiếng Việt được chuẩn hóa     |
| & AI Researchers  | phục vụ bài toán Metaphor Detection & Deep Semantics.         |
+-------------------+---------------------------------------------------------------+
| Giảng viên        | Giáo trình phương pháp luận phân tích tác phẩm văn học        |
| & Nhà nghiên cứu  | theo phương pháp định lượng và liên ngành Ngôn ngữ - Văn học. |
+-------------------+---------------------------------------------------------------+
| Nhà văn, Tác giả  | Thấu hiểu cơ chế kiến tạo hình tượng và cấu trúc tâm lý tiếp   |
| & Content Creator | nhận của độc giả thời đại số để tối ưu hóa bút pháp.          |
+-------------------+---------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt cốt lõi giữa ẩn dụ cấu trúc (ADCT) và ẩn dụ bản thể (ADBT) trong đồ án là gì?

ADCT tổ chức và tái cấu trúc một miền ý niệm trừu tượng theo hệ thống các mối quan hệ phức hợp của một miền cụ thể (ví dụ: ánh xạ toàn bộ diễn trình của CUỘC HÀNH TRÌNH gồm khởi hành, vật cản, phương tiện, đích đến lên CUỘC ĐỜI). Trong khi đó, ADBT đơn thuần xem xét một hiện tượng phi vật thể như một thực thể, vật chứa hoặc chất liệu rời rạc (ví dụ: coi TÌNH YÊU như một VẬT THỂ dễ vỡ) nhằm mục đích định lượng hoặc định vị.

2. Vì sao đồ án loại bỏ Ẩn dụ Định vị (Orientational Metaphor) khỏi mô hình trọng tâm?

Qua khảo sát thực tế 1,379 ngữ liệu, các biểu thức ẩn dụ định vị thuần túy dựa trên các trục không gian (lên - xuống, trong - ngoài) xuất hiện với tần suất cực thấp trong thơ của 5 tác giả, không đủ cơ sở định lượng để xây dựng mô hình tri nhận độc lập và có ý nghĩa thống kê.

3. Phương pháp nghiên cứu này có thể áp dụng cho các thể loại văn học khác không?

Hoàn toàn khả thi. Bộ khung phân tích ánh xạ và hệ thống bảng mã hóa TTAX có thể chuyển giao trực tiếp để phân tích văn xuôi, truyện ngắn, ca từ âm nhạc đương đại (Rap, Indie music lyrics) hoặc ngôn ngữ quảng cáo số.

4. Tính tương hòa văn hóa thể hiện như thế nào qua các mô hình ẩn dụ được xác lập?

Dù cùng chia sẻ các trải nghiệm nghiệm thân mang tính nhân loại (như thời gian chuyển động trong không gian), cách lựa chọn miền nguồn của các tác giả Việt Nam in đậm dấu ấn văn hóa nông nghiệp lúa nước và tâm thức Á Đông, thể hiện rõ qua sự xuất hiện của các miền nguồn như THỰC VẬT, DÒNG SÔNG, và sự gắn kết gia đình/cộng đồng.

5. Dự án này đóng góp gì cho việc số hóa di sản văn học và phân tích văn bản tự động?

Corpus của đồ án cung cấp một tập nhãn chuẩn (Ground Truth) chất lượng cao, giúp các nhà phát triển giải quyết thách thức lớn nhất của NLP hiện đại: hiểu đúng ngữ nghĩa phi tường minh (Non-literal Meaning / Figurative Language) trong tiếng Việt.


Kết luận

Đồ án khóa luận tốt nghiệp "Ẩn dụ tri nhận trong thơ đương đại Việt Nam" của tác giả Nguyễn Phương Duyên là một công trình nghiên cứu khoa học nghiêm túc, kết hợp nhuần nhuyễn giữa cơ sở lý luận Ngôn ngữ học tri nhận quốc tế (Lakoff, Johnson, Kövecses) và thực tiễn thi đàn Việt Nam thế kỷ XXI. Thông qua việc phân tích định lượng và định tính 1,379 ngữ liệu, xác lập 22 mô hình ẩn dụ cốt lõi trên 3 miền đích trung tâm, công trình đã chứng minh thuyết phục rằng ẩn dụ trong thơ đương đại không đơn thuần là kỹ thuật câu chữ mà là tấm gương phản chiếu sinh động tư duy, tâm thức và cách thế hệ trẻ ý niệm hóa thực tại. Đây là nguồn tài liệu tham khảo nền tảng cho sinh viên, giảng viên và các chuyên gia nghiên cứu phát triển công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt.