欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:33380917
大小:2.97 MB
页数:50页
时间:2019-02-25
《基于语义角色句子语义倾向判断》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
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
此文档下载收益归作者所有