基于語義角色的句子語義傾向判斷.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的信息爆炸式增長，特別是文字信息可以用海量來形容。為了能有效的處理這些信息，自然語言處理技術(shù)所面對的任務(wù)越來越多，其中語義傾向判斷是近幾年提出的一項任務(wù)，其目標就是對于給定的一個主題或者觀點，判斷對于這一主題或觀點的評論性文本的傾向態(tài)度。本文針對句子層的語義傾向判斷，提出一種新的構(gòu)造句子向量的方法，之后利用支撐向量機(Support Vector Machine，簡稱SVM)分類器進行語義傾向判斷。

2、本文首先介紹了語義傾向判斷研究的背景、國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀、目前工作所存在的不足以及本文所提出的方法的理論基礎(chǔ)。其次介紹了文本分類技術(shù)、PMI計算、SVM分類器、語義角色等進行傾向判斷的工作基礎(chǔ)。接著介紹了本文的核心工作，兩類六種語義傾向判斷的方法，其中的四種方法在對句子向量化時，通過對句子進行語義角色標注為句子向量增加句子結(jié)構(gòu)信息。最后收集語料設(shè)計相關(guān)實驗，得到最后的結(jié)果，并分析了實驗中所存在的問題與待改進的地方。數(shù)據(jù)顯示其中的一種添加句