基于语义角色标注的新闻领域复述句识别方法

复述(Paraphrase)句的识别可看作文本蕴含(Text Entailment)识别的一个子问题,传统的解决方法是通过词频或句法上的相似度来判断。即使用相同的文字书写的句子其含义也可能差别很大,而相同句法结构也不能保证意义一致。该文根据新闻语料的特点,提出了一种通过引入深层的语义角色标注来帮助识别新闻领域复述句的方法。该方法通过在语义角色这种结构化的含义表达形式中提取的特征来弥补传统方法的不足 先识别待判断的两个句子中所有谓词的语义角色,然后计算两个句子间对应语义角色的相似度,最后结合传统的句子相似度计算方法来进行相似性计算。实验证明,该文提出的方法能有效地提高复述语句的识别效果。     

基于语义角色标注的汉语句子相似度算法

在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好语义角色的语料资源,以动词为分析核心,通过语义角色分析、标注句型的相似匹配、标注句型间相似度计算等步骤来实现句子语义的相似度量。为达到更好的实验效果,论文还综合比较了基于知网、词向量等多种计算词语相似度的算法,通过分析与实验对比,将实验效果最好的算法应用到句子相似度计算的研究中。实验结果显示,基于语义角色标注的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。     

一种基于语义与句法结构的短文本相似度计算方法

为了提高短文本语义相似度计算的准确率,提出一种新的计算方法:将文本分割为句子单元,对句子进行句法依存分析,句子之间相似度计算建立在词语间相似度计算的基础上,在计算词语语义相似度时考虑词语的新特征——情感特征,并提出一种综合方法对词语进行词义消歧,综合词的词性与词语所处的语境,再依据Hownet语义词典计算词语语义相似度;将句子中词语之间的语义相似度根据句子结构加权平均得到句子的语义相似度,最后通过一种新的方法——二元集合法——计算短文本的语义相似度。词语相似度与短文本相似度的准确率分别达到了87.63%和93.77%。实验结果表明,本文方法确实提高了短文本语义相似度的准确率。     

基于HNC理论和依存句法的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的重要研究内容。运用自然语言处理的概念层次网络（HNC）理论和依存句法理论提出一种句子相似度的计算方法。该方法认为句子的相似度是由词语的语义相似度和句法结构相似度共同决定的,利用HNC理论词汇层面联想的概念表述体系来计算词语之间的相似度,利用依存句法理论来获取句子中词语的词语搭配和构成特征,与现有典型的句子相似度算法和人工判断进行了比较。实验结果表明,该方法能够较好地反应句子之间的语义差别,是一种可行有效的方法。     

融合多特征的汉泰双语新闻主题句相似度计算

句子相似度的计算是自然语言处理领域中的重要研究课题,它在信息检索、文本挖掘、机器翻译等领域占有重要的作用。为提高汉泰双语新闻主题句相似度计算的准确率,本文根据汉泰双语新闻主题句的句式特点,提出了一种融合多特征的汉泰双语新闻主题句相似度计算方法。在选取词性、句法成分作为有效特征外,引入句子依存关系特征,并通过对不同的特征加不同的权重来调节各个特征对相似度计算的贡献,从而使计算结果达到最优。与基于词典的方法进行比较,实验结果表明,该方法使得准确率提高了5.9%。     

基于词语级的藏语显示情感句的情感分析与研究

藏语显示情感句是指在一个主观的语句中给一个定期或比较的意见;本文是在基于藏文显示情感句词语级语义的基础上进行藏文语句的情感研究,从藏语言显式情感句自身的特性出发,首先进行语句断句并划分出主体、客体,提取出每个显式情感句的带有情感色彩的情感词以及句子中影响句子情感极性的副词,通过义原相似度分析到概念情感相似度的计算最终得到词语相似情感理论值,在为句子情感分类的基础上扩展其他情感词。最后结合情感语义以及主体、实体之间关系的处理得出整个藏语句子的情感倾向,继而完成基于词语级的藏语显式情感句的情感研究。     

韩国语句子结构相似度计算方法研究

句子相似度计算是信息处理领域一项基础技术,在基于实例的机器翻译中直接影响译文质量。该文以韩国语句子为研究对象,结合韩国语的句子特点提出了一种句子结构相似度的计算方法。该方法通过先提取句子的骨架结构,然后结合韩国语的句法特点制定标记转换规则,最后用转换后的句子结构与实例库中句子匹配得到与之相似的句子,得出两个句子间的结构相似度,并且通过实验验证了该方法的可行性,提高了相似度计算效果。     

一种综合多特征的句子相似度计算方法

提出了一种综合多特征的句子相似度计算方法,该方法分别从句子的句法、词汇语义、词形三个方面来度量句子的相似度,最后将这三个方面加权整合计算得到句子的相似度。本方法综合考虑了句子的深层和表层信息,并对句子进行了词汇扩展,从而使句子相似度计算更加准确。     

一种基于多特征混合句子相似度计算的改进

句子相似度计算是自然语言处理领域的关键问题,计算句子相似度的方法也有很多。本文针对基于多特征句子相似度计算模型对计算句子相似度结果偏低这一问题进行研究,在词语语义的基础上增加相似词计算,同时增加句子成分关系相似度计算方法,该改进方法既避免了增加额外同义词词典的操作,又充分考虑句子的词形、句长、词序、语义、成分关系等多特征信息,提高了句子相似度的计算结果。实验结果表明,该方法对句子相似度计算有一定的提高,且该方法合理、简便、可行。     

基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析*

提出一种基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析方法.根据评论文的特点,采用一种基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的情感倾向,将其平均值作为评论文的整体倾向.基于主题情感句的评论文倾向性分析方法避免了进行篇章结构分析,排除了与主题无...     

一种基于情感句模的文本情感分类方法

考虑到同类型的情感句往往具有相同或者相似的句法和语义表达模式,该文提出了一种基于情感句模的文本情感自动分类方法。首先,将情感表达相关句模人工分为3大类105个二级分类;然后,设计了一种利用依存特征、句法特征和同义词特征的句模获取方法,从标注情感句中半自动地获取情感句模。最后,通过对输入句进行情感句模分类实现文本情感分类。在NLP&CC2013中文微博情绪分类评测语料及RenCECps博客语料的实验结果显示,该文提出的分类方法准确率显著高于基于词特征支持向量机分类器。     

基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究

评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F₁分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78％,比非限制性系统最好成绩平均高2％,证明了所提特征的有效性。     

基于神经网络的复句判定及其关系识别研究

复句是自然语言的基本单位之一,复句的判定及其语义关系的识别,对于句法解析、篇章理解等都有着非常重要的作用。基于神经网络模型识别自然语料中的复句,判断其复句关系,构造复句判定和复句关系识别联合模型,以最大程度地减少误差传递。在复句判定任务中通过Bi-LSTM获得上下文语义信息,采用注意力机制捕获句内跨距离搭配信息,利用CNN捕获句子局部信息。在复句关系识别任务中,使用Bert增强句子的语义表示,运用Tree-LSTM对句法结构和成分标记进行建模。在CAMR中文语料上的实验结果表明,基于注意力机制的复句判定模型F1值达到91.7%,基于Tree-LSTM的复句关系识别模型F1值达到69.15%。在联合模型中,2项任务的F1值分别达到92.15%和66.25%,说明联合学习能够使不同任务获得更多特征,从而提高模型性能。     

基于自动提取句法模板的情感分析

提出了一种自动化提取情感依存句法关系的分析方法。在待分析语句依存句法树的基础上,结合中文语法特点,定义了分枝、嫁接、剪枝和枝解四种基本操作,压缩依存树的特征空间的同时将语句转换成表征句法关系的子树集合,最后利用遗传算法求解最优情感子树集。针对第三届自然语言处理及中文计算会议(NLPCC 2014)评测数据的实验结果表明,该方法在语句是否表达情感的判别上具有优异效果。与基于词典的情感分析结合,可降低词典对客观句的高误判缺陷,进而明显改进基于词典的情感分析方法。     

融合语义依存关联对的句子相似度的负面在线评论案例推理

及时有效地处理负面在线评论能提高企业的声誉和维护消费者对企业的信任,而面对大量的负面在线评论,企业很难在短期内及时有效回复.根据在线评论是短文本的特点,运用基于句子相似度的负面在线评论进行案例推理处理.针对负面在线评论句子相似度计算问题,抽取句子中评价对象词和评价词作为关键词,同时考虑评价词的修饰词和句子语义依存关联对.除提出的关键词、修饰词、语义依存分析关联对三个特征外,再融入句子中的公共词、语义等两个特征,提出一种融合公共词、关键词、修饰词、语义、语义依存分析关联对等五个特征的句子相似度计算方法,检索相似负面评论句子的案例.通过实验验证,融入多特征的句子相似度计算优于常见句子相似度计算方法,其准确率为83.3％,有效地检索案例句子集并自动推荐回复方案.     

基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析

汉语评论文的特点使得可以利用情感主题句表示其浅层篇章结构,该文由此提出一种基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法。该方法采用基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度大小和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的倾向性,将其平均值作为评论文的整体倾向性。基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法避免了进行完全篇章结构分析,排除了与主题无关的主观性信息,实验结果表明,该方法准确率较高,切实可行。     

一种基于知网的中文句子情感倾向判别方法*

针对基于知网的中文句子情感倾向判别方法中存在的准确率不高的问题,提出采用否定模式匹配与依存句法分析相结合的方法。研究分析了修饰词极性以及否定共享模式,确定修饰词以及扩展极性的定量和否定共享范围,提出依存语法距离的影响因素来计算情感倾向,并且在否定模式匹配后改进句子极性算法。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

基于Word2vec的句子语义相似度计算研究

word2vec利用深度学习的思想,可以从大规模的文本数据中自动学习数据的本质信息。因此,借助哈尔滨工业大学的LTP平台,设计利用word2vec模型将对句子的处理简化为向量空间中的向量运算,采用向量空间上的相似度表示句子语义上的相似度。此外,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,并就特殊句式对算法进行了改进,同时考虑到了词汇之间的句法关系。实验结果表明,该方法更准确地揭示了句子之间的语义关系,句法结构的提取和算法的改进解决了复杂句式的相似度计算问题,提高了相似度计算的准确率。