基于语义角色句子语义倾向判断

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1、基于语义角色的句子语义倾向判断摘要随着互联网的飞速发展，网络上的信息爆炸式增长，特别是文字信息可以用海量来形容。为了能有效的处理这些信息，自然语言处理技术所面对的任务越来越多，其中语义倾向判断是近几年提出的一项任务，其目标就是对于给定的一个主题或者观点，判断对于这一主题或观点的评论性文本的倾向态度。本文针对句子层的语义倾向判断，提出一种新的构造句子向量的方法，之后利用支撑向量机(SupportVectorMachine，简称SVM)分类器进行语义倾向判断。本文首先介绍了语义倾向判断研究的背景、国

2、内外研究的现状、目前工作所存在的不足以及本文所提出的方法的理论基础。其次介绍了文本分类技术、PMI计算、SVM分类器、语义角色等进行倾向判断的工作基础。接着介绍了本文的核心工作，两类六种语义倾向判断的方法，其中的四种方法在对句子向量化时，通过对句子进行语义角色标注为句子向量增加句子结构信息。最后收集语料设计相关实验，得到最后的结果，并分析了实验中所存在的问题与待改进的地方。数据显示其中的一种添加句子结构信息的方法其准确率可以达到88．97％。对比其他句子向量构造的方法，实验表明这一句子结构信息对

3、提高句子语义倾向判断性能有一定帮助。关键词：自然语言处理语义倾向判断语义角色支持向量机SENTENCESEML州TICOlUENr】队TIONCATEGORIZATIONBASEDONSEMANTICROLEABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheIntemet，theinformationprovidedbyitincreasedsharply,especiallyintexts．Inordertoprocessthisinformationeffectivel

4、y,therearisemoreandmoremissionsforNaturalLanguageProcessingtask．Semanticorientationcategorizationisoneofthesemissions，whichhasbeenputforwardrecentlyandwhosepurposeistoadjudgetheorientationofthecommentarytextforagivensubjectorviewpoint．Basingonthesent

5、encelevelsemanticorientationcategorization，thispaperwillproposeanewmethodtoconstructthesentencevector．ThenweuseSupportVectorMachinetoclassifythesemanticorientation．Firstly,weintroducethebackground，currantstationandthetheoreticalbasisofthenewmethodmen

6、tionedabove．Secondly,weintroducetheTextCategorization，PointMutualInformation，SupportVectorMachineclassifier,semanticroleandSOon．Theyareallthebasalworkofsemanticorientationcategorization．Thirdly,weintroducetheCOrework．—咚ixmethodsforsemanticorientation

7、categorization，fourofwhichaddthesentenceconstructioninformationtothesentencevectorbysemanticrolelabeling．Lastly,wedesigninterrelatedexperiment，gettheresultandanalyzetheproblemandthedefectofthesystem．Theexperimentaldatashowthatthemethodwhichtakesthese

8、ntenceconstructioninformationintoaccountattainstheaccuracyof88．97％．Theexperimentshowsthatthisinformationcanhelptoraisetheperformanceofsentencesemanticorientation．KEYWORDS：NatureLanguageProcessingSemanticOrientationCategorizationSemanticRoleLabelingSu