基于語(yǔ)義角色的句子語(yǔ)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(zhǎng)，特別是文字信息可以用海量來(lái)形容。為了能有效的處理這些信息，自然語(yǔ)言處理技術(shù)所面對(duì)的任務(wù)越來(lái)越多，其中語(yǔ)義傾向判斷是近幾年提出的一項(xiàng)任務(wù)，其目標(biāo)就是對(duì)于給定的一個(gè)主題或者觀點(diǎn)，判斷對(duì)于這一主題或觀點(diǎn)的評(píng)論性文本的傾向態(tài)度。本文針對(duì)句子層的語(yǔ)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(jī)(Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM)分類器進(jìn)行語(yǔ)義傾向判斷。

2、本文首先介紹了語(yǔ)義傾向判斷研究的背景、國(guó)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(jì)算、SVM分類器、語(yǔ)義角色等進(jìn)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(yǔ)義傾向判斷的方法，其中的四種方法在對(duì)句子向量化時(shí)，通過(guò)對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)義角色標(biāo)注為句子向量增加句子結(jié)構(gòu)信息。最后收集語(yǔ)料設(shè)計(jì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)，得到最后的結(jié)果，并分析了實(shí)驗(yàn)中所存在的問(wèn)題與待改進(jìn)的地方。數(shù)據(jù)顯示其中的一種添加句