汉语语句主题语义倾向分析方法的研究
语言学中的语义分析
语言学中的语义分析语义分析是语言学中的一个重要分支，旨在研究语言中的意义和语义关系。
它涉及到词汇、短语和句子的意义以及它们之间的联系。
通过语义分析，我们可以更好地理解和解释语言的含义，从而更有效地进行交流和沟通。
一、语义的定义和作用语义是指语言中的意义。
在语言学中，意义是指词语、短语和句子所传达的信息和概念。
语义分析的目的就是要揭示这些意义并研究它们之间的关系。
语义分析的重要性在于它可以帮助我们理解语言的含义，从而更好地理解和运用语言。
语义分析对于语言理解和交流至关重要。
当我们理解一句话时，我们不仅仅是理解其中的词汇和语法结构，更重要的是理解其所传达的意义。
例如，当我们说“我饿了”，我们并不只是在表达我们的饥饿感，而是在请求食物或寻求帮助。
通过语义分析，我们可以更准确地理解对方的意图，避免误解和混淆。
二、语义分析的方法和技术语义分析涉及到多种方法和技术，包括词义消歧、语义角色标注和语义关系分析等。
这些方法和技术旨在揭示语言中的意义，并将其转化为计算机可以理解和处理的形式。
词义消歧是语义分析的重要技术之一。
它解决了一个词可能有多个意义的问题。
例如，单词“银行”既可以指金融机构，也可以指河岸。
通过上下文和语境的分析，我们可以确定其具体的意义。
词义消歧在自然语言处理和机器翻译等领域有着广泛的应用。
语义角色标注是另一个重要的语义分析技术。
它旨在识别句子中的谓词和其相关的论元，并确定它们之间的语义关系。
通过语义角色标注，我们可以更好地理解句子的结构和意义。
例如，在句子“小明吃了一个苹果”，语义角色标注可以将“小明”标注为施事者，将“吃”标注为动作，将“苹果”标注为受事者。
语义关系分析是语义分析的另一个重要方面。
它研究句子中不同成分之间的关系，如动词和宾语之间的关系、名词和形容词之间的关系等。
通过语义关系分析，我们可以更好地理解句子的结构和意义，并进行更准确的语言理解和生成。
三、语义分析的应用领域语义分析在自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域有着广泛的应用。
关于汉语句法分析中语义特征分析法的两点思考
关于汉语句法分析中语义特征分析法的两点思考一、语义特征分析法的运用要建立在变换分析法的基础之上。
二、语义特征不只是唯一，从认知的角度进行语义特征的提取可操作性更强，更容易得出有价值的语义特征。
陆俭明先生在他的《现代汉语语法研究教程》一书中较为详尽的介绍了句法分析方法中的“语义特征分析法”，为句法分析提供了更为广阔的视角，极大丰富了句法分析的手段。
然笔者在学习和运用该方法的过程中，觉得有一些方面的阐述欠清晰或是值得商榷，为此笔者提出自己的一些浅见，以期更好地深化对语义特征分析法的认识。
一、语义特征分析法的运用要建立在变换分析法的基础之上陆先生曾指出“任何理论方法都有它的局限性。
局限性不能理解为缺点。
所谓局限性，是说任何一种理论方法都有一定的适用范围，越出了它所能解决的范围，就无能为力了。
”变换分析法在句法分析中的“适用范围”就在于分化同形结构，揭示句法结构内部实词与实词之间的语义结构关系。
例如对于同形句式（指词类序列、内部层次构造和句法结构关系都相同的句式）A:“戏台上摆鲜花着”和B:“戏台上演着京戏”，遵循“平行性原则”，通过进行变换分析（形成变换矩阵、同义变换），我们可以清楚地得出结论：这两类同形句式在语义结构上是不同的，即A：“戏台上”指明“鲜花”存在的场所，表示“静态、存在”的语法意义；B：“戏台上”指明“演京戏”这一活动进行的场所，表示“动态、活动”的语法意义。
变换分析法的局限只是在于它对这种“揭示出来的不同”无法进行解释，而这种不同是语义结构内部词的语义特征不同所造成的。
因此，语义特征分析法弥补了变换分析法的局限性，从某种意义上讲，语义特征分析法更是在变换分析法基础上的深入和发展，即要先运用变换分析法揭示出句法结构内部实词与实词之间的语义结构关系的不同，进而通过对语义特征的提取来解释语义结构关系不同的根本原因。
是一种“揭示—解释”的过程。
语法学中所讲的某一小类实词的“语义特征是指该小类实词所特有的、能对其所在的句法格式起制约作用的、并足以区别于其他小类实词的语义内涵或者说语义要素。
汉语的语义分析研究
CN8121166 T P 计算机工程与科学 2001年第23卷第3期 ISSN10072130X COM PU T ER EN G I N EER I N G&SC IEN CE V o l.23,N o.3,2001 文章编号:10072130X(2001)0320089204汉语的语义分析研究ΞR esearch of Ch inese Sem an tic A nalysis齐 璇,马红妹,陈火旺QI Xuan,M A Hong-m e i,CHEN Huo-wang(国防科技大学计算机学院,湖南长沙 410073)(School of Co m puter Sc ience,Na tiona l Un iversity of D efen se Technology,Changsha410073,Ch i na) 摘 要:汉语缺乏形态特征,用法十分灵活。
汉语的分析仅通过句法是远远不够的,必须借助语义知识。
本文分析了当前几种汉英翻译软件存在的问题,强调汉语语义分析的重要性,介绍了几种语义学理论,提出了一种语义分析方法。
Abstract:B ecau se of the characteristics of Ch inese,w e can no t get good resu lts on ly by Ch inese syn tactic analysis.Sem an tic analysis is very i m po rtan t fo r Ch inese parsing.T h is paper analyzes p rob2 lem s of som e Ch inese2English tran slati on system s,em p hasizes the i m po rtance of sem an tic analysis, p resen ts several sem an tic theo ries and in troduces a sem an tic analysis m ethod.关键词:语义分析;关系语义场;格语法;知网Key words:sem an tic analysis;sem an tic field;case gramm ar;how2net 中图分类号:T P391 文献标识码:A1 引言 在信息社会里,语言障碍成为大多数人获取信息的最大障碍,机器翻译系统能帮助我们克服这一障碍。
基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐｐ ｉａ ｉｎ ｓ ａ ｃ ｆＣｏｍｐｕ ｅ ｓ ｌｃ ｔｏ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｒ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ２ １２ ．
Ｆｅ ２ １ ｂ． Ｏ１
基 于 主 题 情 感 句 的 汉 语 评 论 文 倾 向性 分 析 术
ｃ ｒ ｉ ｏ ｔ ｉ ｅ ｎ ｉ ｉ ｌｒｔ ａｕｅｗｉ ｅ ａｉｎ ｔ ｈ ｏ ｉ ． Ｃａｃ ｌ ｔｄ ｔ ｅａ ｅ ａ ｅｖ ｌ ｆｔ ｅｒ ｐｒ ｓ ｎａ ｉｅｔ ｐｃ ｓ ｎ— ｏ ｄｎｇ ｔ ｈｅｒｓ ｍａ ｔｃｓｍｉａ ｙｖ ｌ ｔ ｒ ｌｔｏ ｏｔ ｅｔ ｐ ｃ ｉ ｈ ｌｕ ａｅ ｈ ｖ ｒ ｇ ａｕｅｏ ｈ ｅ ｅ ｅ ｔｔｖ ｏ ｉ ｅ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｔ ｐ ｃ ｓ ｎｉ ｎ ｅ ｔ ｎ ｅ；ｒ ｖｅ ；ｏ ｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｉ ｎ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｉ ｅ ｔｍｅ ｔｓ ｎ ｅ ｃ ｅ ｉｗ ｉ ｒ ｎｔｔｏ ｎ ｌ ｓｓ；ｓ ｎｔｍｅ ｔ ｅ ｉ ｎ
ｔ ｎ ｅ ｔ ｎ ｅ ｎ ｅ ａ ｄ ｄ ａ ｅ ｓ ｎ ｉ ｎ ｏ ａ ｔ ｆ ｅ ｉｗ．Ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕｔｓ ｏ ｓｔ ａ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｉ ｆ ａ ｉ ｉ ｍｅ ｔｓ ｎ ｅ ｃ ｓａ ｄ ｒ ｇ ｒ ｅ ｓｔ ｅ ｔｍｅ ｔ ｌ ｒ ｙ ｏ ｒｖ ｅ ｈ ｐ ｉ ａ ｘ ｅｉ ｍｅ ｔｒｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓ ｅ ｓ ｔ — ｂ ｅ ａ ｄ ｃ ｎ ａ ｈ ｅ ｅ ｒｌ ｔ ｅ ｙ ｈｇ ｒ ｃｓｏ ． ｌ ｎ ａ ｃ ｉｖ ｅａｉ ｌ ｉｈ ｐ ｅ ｉｉｎ ｖ
Ｒｅ ｏ ｎ ｚｎ ｅ ｔｍｅ ｔｐ ｌ ｒｔ ｎ Ｃｈ ｎ ｓ ｅ ｉ ｗｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｃ ｇ ｉｉ ｇ ｓ ｎ ｉ ｎ ｏ ａ ｉ ｉ ｉ ｅ ｅ ｒ ｖ ｅ ａ ｅ ｎ ｙ
语义指向分析法经典例子
摘要：随着三个平面研究的不断深入和发展，语义指向研究逐渐被人们所重视。
语义指向是属于语义平面的研究内容，它涉及的内容很多。
本文首先阐述了语义指向分析的相关内容，然后结合语境因素讨论了动态语义指向分析的具体运用。
关键词：语义指向分析动态语义指向分析方法应用随着语法研究从描写到解释的不断深入和发展，语义指向分析已经越来越受到重视。
语义指向分析是20世纪80年代以来学界讨论和研究的一个热门话题，讨论研究的内容涉及许多方面。
整体看来，主要是围绕两个大的线索进行探索：一是从理论上对语义指向本身进行探讨；二是运用语义指向分析法对具体的语言事实进行分析。
本文的内容也包括上述两个大方面：在理论方面，对语义指向分析产生的理论基础及其语义指向的类型等问题加以探讨；在应用方面，主要针对语义指向分析中的一个类型――动态语义指向分析展开论述，同时运用了语境和语用学的有关理论。
一、语义指向分析产生的理论基础语义指向是语法的语义平面讨论的内容，这一研究方法的形成显然与学界对语义分析的重视分不开。
我国汉语语法研究自第一部语著作《马氏文通》出版到上世纪50年代初，基本上走的是传统语法学的路子，注重意义，而不重视形式。
上世纪50年代起，受到美国结构主义语法理论和方法的影响，先后出现了一大批成功运用描写语法学理论和方法的论著。
但是同时人们逐渐认识到结构主义语法分析方法重形式轻意义的倾向，意识到形式和意义相结合的重要性，句法结构中的语义问题逐渐成为人们自觉思考的理论问题。
上世纪70年代末，我国的语法研究有了新的发展，形式和意义相结合的原则得到了共识。
熙很好地贯彻了形式和意义相结合的原则，总结出了：“真正的结合是要使形式和意义互相渗透。
讲形式的时候能够得到语义方面的验证，讲意义的时候能够得到形式方面的验证。
”［1］与此同时，胡裕树、范晓进一步提出：“在汉语的语法分析中全面地、系统地把句法分析、语义分析和语用分析既界限分明地区别开来，又互相兼顾地结合起来。
汉语语句主题语义倾向分析方法的研究
汉语语句主题语义倾向分析方法的研究
姚天昉;娄德成
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2007(21)5
【摘要】本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性).我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题的极性.实验结果显示,与手工标注的语料作为金标准进行比较,用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%.它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%.因此,所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的.
【总页数】7页(P73-79)
【作者】姚天昉;娄德成
【作者单位】上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学,计算机科学与工程系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.论汉语句子语义结构中的语义成分经事和感事 [J], 陈昌来;金珍我
2.汉语形容词谓语句中“很”的句法语义研究综述 [J], 张磊
3.现代汉语非动词性谓语句语义构建研究 [J], 申少帅
4.汉语形容词谓语句中"很"的句法语义研究综述 [J], 张磊
5.汉语动词谓语句的语义成分和语义句式 [J], 亢世勇;刘艳
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汉语语句主题语义倾向分析方法的研究
文章编号：1003-0077（2007）05-0000-00汉语语句主题语义倾向分析方法的研究姚天昉，娄德成（上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240）摘 要：本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向（极性）。
我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性，然后在句法分析的基础上，识别主题和情感描述项之间的关系，从而最终决定语句中每个主题的极性。
实验结果显示，与手工标注的语料作为金标准进行比较，用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%。
它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%。
因此，所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的。
关键词：意见挖掘；主题；语义倾向中图分类号：TP391 文献标识码：AResearch on Semantic Orientation Analysis for Topicsin Chinese SentencesY ao Tian-fang, Lou De-cheng(Dept. of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240,China)Abstract:This paper presents how to identify the topics as well as the relations bewteen topics and sentimental descriptive terms in a Chinese sentence, and how to compute the sentiment orientation (polarity) of topics. We extract the topics and their attributes from a sentence with the help of a domain ontology, then identify the relations between topics and sentimental descriptive terms beased on parsing results, and finally determine the polarity of each topic in the sentence. The experiment has shown that the F-measure of the improved SBV polarity transfer algorithm for identifying topics and the polarity reaches 72.41% as compared with the manual annotation corpus which serves as a golden standard. It is increased by 7.6% and 2.09% than the F-measure of the original SBV and VOB polarity transfer algorithm respectively. Therefore, the proposed improved SBV polarity transfer algorithm is reasonable and effective.Keywords:opinion mining; topic; semantic orientation1概述目前，互联网上的信息与日剧增，蕴藏着巨大的信息量。
汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ １ １２ ． ｌ Ｎｏ ．２ ｏ ｖ ｏ６
汉 语 句 子语 义 极性 分 析和 观 点 抽取 方 法 的研 究
娄德 成 ， 天防 姚
（ 海 交通 大 学 计 算机科 学与工程 系 ， 海 ２ ０ ４ ） 上 上 ０ ２ ０
ｌ —ｃ ｓｕ ｅｕ ｃ ； ａ— ＠ ｃ．ｊ ．ｄ ．ｎ ｏ ｄ ＠ ｊ ．ｄ ．ｎ ｙｏｔ ｓｓ ｕ ｅ ｕ ｃ） ｕ ｔ ｆ ｔ
分析带有 观点信息 的句 子或文档 ， 而提取 出用户感 兴趣 的 从
主题 或特 征 ， 并分 析其语 义极性倾 向（ 义、 义或 中性 ） 褒 贬 和 强度。语 义极性倾 向的研 究工作 ， 从最 初对极性 词语 或极性
成分的识别 ， 已经发展到对句子层次和文档层次的分析 。 目前 已知的研究 ， 要么是针 对新 闻报道等符 合语 法规范 的语料¨２， ． 要么是针对 分类 明确 、 式 固定 的论坛评 论 Ｊ Ｊ 格 ， 主要 采用 的是统计学 方法 。此外 ， 中文 领域 的研 究还 没有考 虑 到主题或特征词的抽取 问题 ， 没有研 究主语 与极性成 分的 修饰 和匹配关 系。
维普资讯
第２ ６卷 第 １ 期 １
２０ ０ ６年 １ １月
文 章 编 号 ： ０ — ０ １２ ０ ） １— ６ ２— ４ １ １ ９ ８ （０ ６ １ ２２ ０ ０
计 算机应 用
Ｃｏ ｐ ｔｒＡｐｐ ｉａｉｎｓ ｍ ｕｅ ｌｃ ｔ ｏ
摘
要 ： 用 自然语 言 处理技 术 ， 中文 网络 评论 语 句进行 语 义极性 分析和 观 点抽取 。提 出 了计 利 对
算词语 上下 文极性 的 算法 ， 并且分 析 主题和修 饰 成分 的 匹配 关 系。最后 与手 工标 注结果 进行 比较 ， 通 过 实验 证 明 了该 算法 的合理 性和 有 效性 。
现代汉语词义分析方法研究
现代汉语词义分析方法研究摘要：现代汉语的词义分析方法通常有文字描述法、矩阵法、义素配列法、小语境比较分析法，这几种方法各有不同，以属于同一语义场的五个实词为例，研究这五种方法的差异。
关键词：词义分析共性义素个性义素现代汉语的分析方法众多，一般是为了研究同一组词语的共性义素和个性义素。
关于“出租汽车〞“公共汽车〞“摩托车〞“火车〞“动车〞这组词语的异同以下分别用文字描述法、矩阵法、义素配列法、小语境法进行比较分析。
一、文字描述法文字描述法是采用简洁的语言，对不同词语的词义进行分析。
这组词语都是名词，都属于陆路行驶的交通工具。
关于它们的不同可以分四个方面进行比较：〔一〕由营运方式不同而引发的差异这五种交通工具可以分为国家运营和私人占有两种，公共汽车、火车、动车是国家经营，摩托车是私人占有，出租汽车既有国营形式也有私人占有，但以私人占有为主。
正是由于经营者不同，公共汽车、火车、动车三个一组与出租汽车、摩托车一组有明显不同。
公共汽车、火车、动车较相似，它们都实行售票制，座位多，有规定的行驶路线，且路线循环，有固定的站点站台，遵守固定的发车时间，有乘务人员。
而出租汽车、摩托车一组不具有以上特征。
〔二〕由用途引发的差异出租汽车、公共汽车、摩托车、火车、动车都是载人的交通工具，略有不同的是火车既用来载人，也用来载货，但主要是载人。
火车和动车相似，为一组，出租汽车、公共汽车、摩托车相似，为一组，第一组提供餐饮、席位分等级，而第二组不具有这些特征。
〔三〕由外观引发的差异这五种交通工具都由石油类燃料驱动，但火车、动车既有化石燃料驱动，也有电力驱动。
火车、动车都可以自动驾驶，但其他三种那么不能。
公共汽车和出租汽车都是四轮，而摩托车只有两轮，火车、动车是轴式车轮。
所以火车、动车都有轨道，其他没有。
也因此火车、动车不是在公路行驶，而是在铁路轨道行驶。
由此引出公共汽车、出租汽车、摩托车受?道路交通平安法?制约。
公共汽车、出租汽车都有方向盘，而摩托车、火车、动车没有。
最近20年来汉语句法分析方法研究述略[1]
![最近20年来汉语句法分析方法研究述略[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/69f4df0d763231126edb113a.png)
最近20年来汉语句法分析方法研究述略邓文彬(西南民族大学文学院,四川成都 610041)摘要:本文介绍了最近20年来汉语句法分析方法的演变和发展情况,对这20年来常用的中心词分析法与层次分析法相结合的方法、变换分析法、语义特征分析法、配价分析法、语义指向分析法等汉语句法分析方法作了简要的介绍和评论。
关键词:汉语句法分析方法;变换分析法;配价分析法;语义指向分析法;研究评述中图分类号:H125 文献标识码:A 文章编号:1004 3926(2004)06 0342 07收稿日期:2004-04-20作者简介:邓文彬,西南民族大学文学院教授。
关于汉语句法分析方法的研究,从20世纪80年代初以来,一直都没有停止过,先后出现了中心词分析法与层次分析法相结合的方法、变换分析法、语义特征分析法、配价分析法、语义指向分析法等汉语句法分析方法。
下面对这些方法作一个简要的评述。
一、中心词分析法与层次分析法的结合中心词分析法是传统语法的句法分析方法,也叫句子成分分析法。
它把句子分成主语、谓语、宾语、定语、状语、补语六大句子成分,讲究句子成分与词的一一对应,要求一举找出句子的中心词。
这种方法便于找出句子的格局,确定句型,但无法显示句子的结构层次。
层次分析法是结构主义语法的句法分析方法,从20世纪五六十年代在国内开始得到广泛的运用。
它不象句子成分分析法那样一上来就找出句子的六大成分,而是注意在层次的控制下切分句法结构的直接成分,除了并列结构可以多分以外,一般采用二分,所以这种分析法也叫二分法。
层次分析法便于显示和分析句法结构的层次,但不便于显示句法结构的格局。
由于句子成分分析法和层次分析法各有优点,也各有缺点,人们在使用中颇感不便。
于是在20世纪80年代初期,全国发生了一场关于析句方法问题的大讨论。
这次讨论的焦点是分析句子成分分析法和层次分析法的优缺点,寻找二者结合的办法和途径。
讨论的结果是,大家比较清楚地认识了这两种析句方法的长处和不足,基本倾向于在层次分析法的基础上吸收句子成分分析法的长处,在层次控制的前提下分析句法结构的成分和关系。
中文文本情感分析综述
ICTCLAS 解析并标注中文文本，分别采用文本频率、CHI 统计 量、互信息、信息增益四种特征选择方法，以中心向量法、K 近 邻、Winnow、朴素贝叶斯和支持向量机作为不同的文本分类 方法，在不同的特征数量和不同规模的训练集情况下进行了 实验，并对实验结果进行了比较。对比结果表明： 采用文档频 率特征表示方法优于其他特征选择方法和支持向量机分类方 法优于其他分类方法。在足够大训练集和选择适当数量特征 的情况下，文本的情感倾向分类能取得较好的效果。但是文 本的主题不同对分 类 的 结 果 有 影 响。孟 凡 博 等 人［17］ 设 计 并 实现了一个基于关键词模板的文本褒贬倾向判定系统。该系 统定义Байду номын сангаас关键词 类 别、建 立 了 关 键 词 库、关 键 词 模 板 库，并 设计了模板匹配算法和文本褒贬倾向值算法，对测试文本进 行关键词及模板匹配进而判断测试文本的褒贬倾向。李寿山 等人［18］具体研究四种不同的分类方法在中文情感分类上的 应用，并且采用一种基于 Stacking 的组合分类方法，用以组合 不同的分类方法。实验结果表明该组合方法在所有领域都能 够获得比最好基分类方法更好的分类效果。
文本情感分析是指对包含用户表示的观点、喜好、情感等 的主观性文本进行检测、分析以及挖掘。文本情感倾向分析 作为一个多学科交叉的研究领域，涉及包括自然语言处理、计 算语言学、信息检索、机器学习、人工智能等多个领域。文献 ［1 － 3］对文本情感分析的目的、主要任务以及主流技术做了 简要的介绍，但主要是介绍针对英文的文本情感分析，对中文 文本情感分析并没有重点介绍。本文主要介绍针对中文文本 情感分析的主流方法与研究进展。
语义分析
语义分析语义分析是一种重要的自然语言处理技术，旨在理解和解释文本中的意义和语境。
这项技术在许多领域中发挥着重要的作用，例如信息检索、语音识别、机器翻译和情感分析等。
本文将介绍语义分析的基本概念、方法和应用，并探讨其在现实生活中的应用前景。
首先，我们来理解一下语义分析的概念。
语义分析是指通过对文本内容进行深入理解和分析，从而获取隐藏在其中的含义、关系及情感等信息的能力。
与传统的文本分析相比，语义分析注重的是语义层面的理解和解释，而非仅仅对语法和词义的处理。
通过语义分析，我们能够更好地理解文本的真实意图和情感倾向，从而更准确地进行相关决策和应用开发。
语义分析的方法多种多样，包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法依赖于人工定义的规则和规则引擎来进行分析和理解。
这种方法的优点是可解释性强，但其局限性在于需要大量的人工参与和规则的不断更新和调整。
与之相对，基于机器学习的方法则利用大规模的训练数据和算法模型来进行分析和理解。
这种方法的优点是能够更好地处理复杂的语言结构和情感表达，但其挑战在于数据标注和模型训练的成本较高，以及模型的可解释性相对较低。
语义分析在现实生活中有着广泛的应用前景。
首先，在信息检索领域，语义分析可以帮助提升搜索引擎的准确度和用户体验。
通过理解用户的搜索意图和搜索结果之间的语义关系，搜索引擎可以更精确地匹配用户的需求，从而提供更有价值的搜索结果。
其次，在商业智能和市场研究领域，语义分析可以帮助企业收集和分析用户的声音和意见，了解用户对产品和服务的真实评价和需求。
通过对大量用户评论和社交媒体数据进行语义分析，企业可以及时发现问题和改进产品，从而提升用户满意度和市场竞争力。
此外，在舆情监测和情感分析领域，语义分析也发挥着重要作用。
通过对社交媒体和新闻数据进行语义分析，我们可以及时了解公众对特定事件或话题的情感倾向，从而为政府和企业提供决策支持和舆情管理。
总的来说，语义分析是一项具有广泛应用前景的技术，它可以帮助我们更好地理解和应用文本中隐藏的语义信息。
【标题】汉语语法研究的回顾与展望
【标题】汉语语法研究的回顾与展望【正文】［内容提要］我国早期的语法研究，重意义而轻形式。
其后受结构主义语法的影响，重视结构分析，但在具体实践中往往又忽略了意义。
近年来提出的“三个平面”语法理论，主张在语法研究中必须自觉地把句法、语义、语用三个平面区别开来，在作具体分析时又要使三者结合起来，以期做到形式与意义相结合，动态分析与静态分析相结合。
一汉语语法研究在中国已有很久的历史。
古代学人，为了读懂古书，对书中的虚字和一些语法现象进行了分析，这种研究是文献学的。
把汉语语法当作一个体系进行全面系统研究的，始于１８９８年问世的《马氏文通》，此后这类著作渐渐多了起来。
举其有代表性的如黎锦熙的《新著国语文法》、吕叔湘的《中国文法要略》、王力的《中国现代语法》、高名凯的《汉语语法论》。
这些著作的学术价值不尽相同，对后世的影响有大有小，但有一个共同的特点，都是属于西方传统语法一类的。
传统语法理论在指导描写汉语的实际、建立汉语语法学方面有不可磨灭的功绩，但也有局限性，主要是过分重视意义而忽视形式。
划分词类凭意义（概念），分析句子凭意义；偏重意义的必然结果是背离了语法学的轨道，而且仁者见仁，智者见智，谁也说服不了谁。
这样既不利于教学，也不利于语法研究的发展。
五十年代的两次语法专题的大讨论，实际上是对传统语法理论过分偏重意义倾向的检讨。
１９５３—１９５５年间的词类问题的讨论，否定了单凭意义（概念）标准来划分词类，引进了结构语法的分布理论；１９５５—１９５６年间的主宾语问题的讨论，肯定了形式和意义相结合的原则，这些都是很大的收获。
这两场讨论都在客观上扩大了形式分析法的影响。
西方的结构主义学派的学说，早在三十年代末就已逐步引进到中国。
１９５２年《中国语文》连载了丁声树等人的《现代汉语语法讲话》，这是借鉴结构主义语法理论方法研究汉语的一部代表作。
它注重结构分析，划分词类根据分布标准（共同性质和共同用法），确定主宾语根据位置先后（语序），分析句子采用层次分析法，从而在汉语语法研究中形成一整套比较完整的形式分析法，具有明显的结构主义语法特点。
基于情感词词典的中文句子情感倾向分析
7、他做事很有效率。（正面）
8、我没什么感觉。（中性）
9、这个城市很繁华。（正面）
10、他的行为让人感到生气。 （负面）
实验结果表明，基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法具有一定的准 确性和可靠性。然而，在实际应用中，我们需要注意以下问题：
1、情感词词典的覆盖范围和准确性对分析结果影响较大。因此，在建立词 典时需要尽可能多地收集和整理情感词，并注意处理同义词和近义词。
参考内容
情感词典是情感倾向分析中的基础资源，它包含了大量带有情感色彩的词汇 及其对应的情感倾向。中文情感倾向分析中，情感词典的应用主要集中在以下几 个方面：
1、预处理：中文中存在大量的表情符号、缩写、网络用语等非标准汉字。 在进行分析前，需要对这些数据进行清洗和标准化处理，以保证分析的准确性。
基于情感词词典的中文句子情 感倾向分析
01 引言
目录
02 情感词词典的建立
03
中文句子情感倾向分 析
04 实验结果与分析
05 结论与展望
06 参考内容
引言
随着社交媒体和在线平台的普及，中文句子情感倾向分析变得越来越重要。 这种技术可以帮助企业和研究人员理解公众对某个主题、产品或事件的情绪反应。 在本次演示中，我们将介绍如何基于情感词词典进行中文句子情感倾向分析。
总之，基于情感词典的中文情感倾向分析研究具有重要的应用价值和研究意 义。通过对中文中的文本进行情感倾向判断和分类，可以为舆情分析、产品评价 等领域提供有力的支持。然而，在应用过程中仍需注意一些挑战和问题，需要进 一步研究和改进。未来可以结合深度学习等先进技术，进一步提高中文情感倾向 分析的准确性和灵活性。
2、语境理解的复杂性：中文中的文本常常存在多种情感倾向交织的情况， 难以简单地划分为积极或消极。此外，一些词汇在不同的语境下可能具有不同的 情感倾向，这也增加了情感倾向判断的难度。
语义相似度计算及其应用研究
语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。
我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。
随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。
在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。
我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。
其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。
语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。
根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。
因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。
句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。
信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。
在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。
语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。
通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。
概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。
在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。
例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。
汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究_娄德成
[ 4]开 _[ 15]不爽 ( VV )
[ 18] < EO S> _[ 4]开 (HED ) 括号中的符号表示两个词之间的修饰关系 (详细定义见表
1)。对于关系对 [ 8]觉得 _[ 7]我 ( SBV ) , 我们称 [ 8]觉得 为
出现在关系对左侧, [ 7]我 ( SBV ) 为出现在关系对的右侧。 表 1 D eParser词性和依存关系标记注释
[ 11] 安 全 /a [ 12] , /w p [ 13 ] 也 /d [ 14] 很 / d [ 15] 不爽 /vg
[ 16]! /wp [ 17] < EOS> / < EO S> 依存关系对:
[ 8]觉得 _[ 7]我 ( SBV ) [ 15]不爽 _[ 14]很 ( ADV )
[ 4]开 _[ 5]装置 ( VO B) [ 15]不爽 _[ 13]也 ( ADV )
Abstract: By using natura l language m anagem en t techno logy, Ch inese W eb rev iew sentences w ere semantic stud ied and op in ion m ined. A new a lgo rithm fo r com puting the contex tua l po la rity of po lar wo rds w as propo sed, and a fram ewo rk w as introduced fo r top ic identification and fea ture extraction. The fram ew ork prov ided an innova tive solution for the assoc iation of ex tracted op in ion to its spec ific top ic. T he exper im ent results show that the algorithm is bo th reasonable and effective com pared w ith the resu lts o fm anua l annota tion.
语法研究中的语义分析方法
语法研究中的语义分析方法摘要：上个世纪70年代末起，汉语语法学界在进行语法研究时开始有意识地注意语义问题，并从语义着手对汉语中的一些语言现象进行了研究，发现了一些新的规律，产生了一些新的研究方法。
文章对语义分析的理论依据，汉语中常见的语义关系，语义特征分析，语义指向分析等问题进行了分析和论述，指出只有将语法结构与语义结构结合起来考察，才能使语法研究走向深入，重视语义的研究，已成为当代语法学的发展趋势。
关键词：语法；语义；语义分析；语义特征分析；语义指向分析从上个世纪70年代末起，汉语语法学界在进行语法研究时开始有意识地注意语义问题，认识到语法研究必须将形式和意义相结合。
1985年，胡裕树、范晓在《试论语法研究的三个平面》中提出在语法研究中把句法、语义、语用结合起来进行研究，这一思考后来发展成为“三个平面”理论。
这一理论认为，在语法研究中，存在着句法、语义、语用三个截然不同但又密切联系着的平面。
在句子分析中，任何单一平面的分析都是有价值的，然而又都是不自足的，只有既区别句法、语义、语用三个方面，又把它们联系结合起来作综合的透视，才能达到科学地认识和把握。
这一理论作为语法研究的本体观和汉语语法分析的方法论，有的研究者用三个平面结合的分析方法开展语法研究，有的研究者则从其中一个平面入手研究一些语言现象，发现了一些新的规律，产生了一些新的研究方法。
本文拟对语法研究中的一些语义分析方法做一简要探讨。
一、语义分析的理论依据广义的语义包括词语意义、词组意义、句子意义、语法意义、社会文化意义等等，狭义的语义则是指词语进入句子以后，词语与词语之间形成的词汇意义之外的一种关系意义，是词语在语句结构中体现出来的意义。
如“我这把刀切菜”这样一个句子，“我”是发出动词“切”这个动作行为的主体，是施事；“菜”则是“切”这一动作行为的承受对象，是受事；而“这把刀”则是“切”这个动作行为的凭借工具，是工具。
“我、菜、这把刀”所具有的“施事、受事、工具”这些意义都是词语进入句子后与其它词语发生联系才产生的，这就是语义。
语言学研究中的文本分析方法
语言学研究中的文本分析方法引言语言学作为一门学科，研究语言的起源、发展和使用规律，为我们了解和掌握语言提供了理论基础和方法工具。
随着信息技术的发展和大数据时代的到来，文本分析作为一种重要的语言学研究方法，逐渐成为研究者重要的工具之一。
本文将介绍语言学研究中常用的文本分析方法，旨在探讨其应用和意义。
一、关键词提取法关键词提取是文本分析中常用的方法之一，主要通过对文本进行词频统计和词性分析，从而提取关键词。
关键词提取法在语言学研究中具有广泛的应用，例如帮助语言学家分析文本的重点内容、理清语义关系等。
通过关键词提取，研究者可以更深入地理解文本的核心概念和主题。
二、语义网络分析法语义网络分析是一种基于语义关系和网络结构的文本分析方法。
在语义网络中，词和词之间通过语义关系相连，形成了一个完整的网络结构。
通过构建和分析语义网络，可以揭示文本中的关键信息和概念之间的关联。
语义网络分析法对于研究语义关系、语言分类和语义模型的建立具有重要意义。
三、情感分析法情感分析是通过计算文本中的情感倾向和表达方式，对文本进行分析和解读的方法。
情感分析可以帮助研究者了解人类在不同语境下的情感表达方式，从而揭示文本背后的情感倾向和社会心理。
例如，在文学研究中，情感分析可以用于分析文学作品中的情感特征和情感变化，揭示作品所传达的情感。
四、文体分析法文体分析是一种研究文本所使用的语言特点和风格的方法。
通过对文本的语言形式、句法结构和词汇选择进行分析，可以了解不同文体的特点和使用规律。
文体分析法对于研究文学作品、新闻报道和广告语言等领域具有重要意义，可以揭示不同文体的特点和表达方式。
五、话语分析法话语分析是一种研究文本中语言使用规律和话语结构的方法。
通过对文本中话语的结构、话语行为和话语效果进行分析，可以了解文本中的权力关系、社会身份和话语策略。
话语分析法对于研究社会交往、政治演讲和广告语言等领域具有重要意义，可以揭示不同话语背后的社会和语言规律。
话语标记“也就是说”的语义倾向性研究
话语标记“也就是说”的语义倾向性研究
马振芳;张应恒
【期刊名称】《淄博师专学报》
【年(卷),期】2012(000)002
【摘要】＂也就是说＂是经常出现在两个句子之间（句首）或者一个句子内部（句中）的话语标记,这种本质上属于插入语的词组有众多语义关系。
本文在语料统计的基础上得出＂也就是说＂语义倾向普遍具有前置性的结论。
【总页数】3页(P49-51)
【作者】马振芳;张应恒
【作者单位】曲阜师范大学文学院,山东曲阜273165
【正文语种】中文
【中图分类】H03
【相关文献】
1.汉语总结性话语标记"总的来说"语义、语用及形成机制研究 [J], 张影
2.话语标记"也就是"的语义功能研究 [J], 陈启芳
3.基于语义的微博短文本倾向性分析研究 [J], 马力;刘笑;宫玉龙
4.基于语义倾向性分析的不良文本检测模型研究 [J], 崔鸿达;蒋朝惠
5.话语标记“也就是”的语义功能研究 [J], 陈启芳;
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（PriorPolarity（喜欢）- PriorPolarity(喜欢)/2） = -（+2 -（+2）/2） = -1。这里之所
以除以 2,是因为否定结构带有语气弱化倾向。如果直接对情感词语义倾向取反则不合理。事实
上，“不喜欢”并不表示“讨厌”等强烈情感。
此外，由于一个长句中会包含子句。而且，网络评论中断句不规范，有时候一个句子会很长。
5） 找到含有predicate的ADV（状中结构）关系对。其中，记形容词为adjective3，则 ModifiedPolarity(predicate) ← ModifiedPolarity(adjective3)；
6） TopicPolarity(subject) ← ModifiedPolarity(predicate)。 在上述算法中，PriorPolarity（predicate）表示谓语的原极性。它可以通过访问极性词 词 典 （ 我 们 通 过 Harvard &Lasswell[5] 和 HowNet[6] 构 建 了 情 感 词 词 典 ） 得 到 。 ModifiedPolarity(predicate)是谓语的修饰极性。它是指由于语句中修饰词的出现, 改变了情 感 词 原 极 性 的 方 向 或 强 度 ， 例 如 ， 否 定 和 强 调 修 饰 [7 ， 8] 。 TopicPolarity(subject) 和 TopicPolarity (noun)是主语和宾语分别为主题时的极性。后者区别主语是意见持有者的情况。 所以，算法第三步被称为 VOB 极性传递。下面举例说明上述算法。 例如，“我也不喜欢蒙迪欧单调的内饰。”
(06) [3] 喜欢 ～ [7] 内饰 (VOB)
[7] 内饰
<不> +”喜欢”
-（+2 -（+2）/2） = -1
表 1 SBV（VOB）极性传递算法的计算结果
表 中 主 题 极 性 值 是 通ty( 喜 欢 )= -
本文的研究工作涉及对汉语汽车网络评论进行意见挖掘。主要介绍如何识别语句的主题、 它和情感描述项（sentimental descriptive term）之间的关系以及计算主题的极性。它涉及 主题抽取子任务以及主题和情感描述项之间关系的识别和主题极性的计算。
2 主题和情感描述项关系的识别以及主题极性的计算
而 SBV 分析算法可以覆盖的范围有限。例如，“蒙迪欧就显得比较沉闷，满眼深色的内饰稳重有
余却又显得单调。” 它的依存关系对分析如下：
{ (01) [5] 沉闷 ～ [4] 比较 (ADV) }
{ (09) [12] 有余 ～ [15] 显得 (VOB)}
{ (02) [3] 显得 ～ [2] 就 (ADV) }
通过对句法分析结果的依存关系的分析，我们发现 SBV 结构(主谓结构)可以提供主语和谓语 的修饰关系等信息。在大部分 SBV 结构中，主语要么是意见的持有者，要么是主题。而谓语部分 的词性可能有两种情况，一种是形容词，另一种是动词。
下面介绍一下 SBV 极性传递算法： 1) 寻找语句中所有含有 SBV 结构的关系对。对每个关系对，记主语为 subject,谓语为
{ (10) [11] 稳重 ～ [10] 内饰 (SBV)}
{ (03) [9] 的 ～ [8] 深色 (DE) }
{ (11) [3] 显得 ～ [5] 沉闷 (VOB)}
{ (04) [10] 内饰 ～ [9] 的 (ATT) }
{ (12) [11] 稳重 ～ [7] 满眼 (SBV)}
{ (05) [15] 显得 ～ [14] 又 (ADV) }
句法分析后得到下列结果，主题与情感描述项关系的识别以及主题极性的计算结果见表 1。
{(01) [3] 喜欢 ～ [2] 不 (ADV) }
{(05) [3] 喜欢 ～ [4] 蒙迪欧 (VOB) }
{(02) [6] 的 ～ [5] 单调 (DE) }
{(06) [3] 喜欢 ～ [7] 内饰 (VOB) }
主题是句子中情感描述的对象。在实际应用中，用户往往关注某类产品的特征(feature)， 一个特征词需要满足以下三个条件之一[2]：1）给定主题的一部分；2）给定主题的一个属性；3） 给定主题的部分的一个属性。在研究中，我们选取了四类特征：1）汽车的品牌和型号(make & model)，如蒙迪欧，奥迪A6等；2）汽车的机械部件(part of automobile)，如车窗，制动系统 等；3）汽车的性能指标(index)，如速度，外观等；4）汽车的总体评价(general valuation)， 如品质，气度等。
b) 否则表示谓语为动词,则执行 3)。 3) 如果 ModifiedPolarity(predicate) ≠ 0，则
a) TopicPolarity (subject) ← ModifiedPolarity (predicate)；
b) 继续查找含有谓语动词 predicate 的 VOB（动宾结构）关系对。如果该关系对含 有的名词 noun 为主题词，则 TopicPolarity (noun) ← ModifiedPolarity (predicate)；
{(03) [7] 内饰 ～ [6] 的 (ATT) }
{(07) [9] <EOS>～ [3] 喜欢 (HED) }
{(04) [3] 喜欢 ～ [1] 我 (SBV) }
VOB
主题
情感描述项
主题极性值
(05) [3] 喜欢 ～ [4] 蒙迪欧 (VOB)
[4] 蒙迪欧
<不> +”喜欢”
-（+2 -（+2）/2） = -1
Abstract: This paper presents how to identify the topics in a Chinese sentence as well as the relationships bewteen topics and sentimental descriptive terms and how to compute the polarity of topics. We extract the topics and their attributes from a sentence with the help of an ontology, identify the relations between topics and sentimental descriptive terms beased on parsing results, and finally determine the polarity of each topic in a sentence. The experiment has shown that the adopted approach in the investigation is reasonable and effective. Keywords: topic, semantic orientation, Web review, parsing, opinion mining.
汉语语句主题语义倾向分析方法的研究
姚天昉 娄德成
上海交通大学计算机科学与工程系 上海 200240 E-mail: yao-tf@ lou-dc@
摘 要：本文介绍了如何识别汉语语句主题和它与情感描述项之间的关系以及计算主题的极性。我们利用本 体来抽取语句主题以及它的属性，然后在句法分析的基础上，识别主题和情感描述项之间的关系，从而决定 语句中每个主题的极性。实验结果显示，我们在研究中所采用的方法是合理和有效的。 关键词：主题，语义倾向，网络评论，句法分析，意见挖掘
Research on Semantic Orientation Analysis for Topics
in Chinese Sentences
Yao Tianfang Lou Decheng
Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240 E-mail: yao-tf@ lou-dc@
predicate，ModifiedPolarity(predicate) ← PriorPolarity（predicate）。 2) 如果 ModifiedPolarity(predicate) ≠ 0
a) 如 果 谓 语 是 形 容 词 , 则 TopicPolarity(subject) ← ModifiedPolarity(predicate)；
{ (13) [12] 有余 ～ [11] 稳重 (ADV)}
1 概述
目前，英特网上的信息与日剧增，蕴藏着巨大的信息量。但是，要想在很短的时间内获得 人们对于诸如人物、事件、传媒、产品等有价值的评价信息，往往是十分困难的。面对这样的现 实问题，意见挖掘（opinion mining）技术应运而生。
根据美国南加州大学 Kim 和 Hovy 对意见的定义[1]，意见由四个元素组成，即主题（topic）、 持有者(holder)、陈述（claim）和情感（sentiment）。这四个元素之间存在着内在的联系，即 意见的持有者针对某主题发表了具有情感的意见陈述。例如，“我昨天买了一辆汽车，它不但外 观漂亮，而且性能很好。”在这句语句中，一共有三句子句。第一句是客观句，所以它不包含意 见的陈述。第二、三句子句则是主观句，而且是包含意见的陈述。对于这两个陈述，它们的主题 分别是“外观”和“性能”，它们都是“汽车”的属性（特征）。这两个陈述的意见持有者是作者 “我”。在陈述中所描述的情感词（sentimental word）是“漂亮”和“好”，都是褒义的。另外， “很”是一个修饰词，用以修饰情感词，以加强褒义的程度。
意见挖掘的过程就是要在自然语言主观性（subjective）文本中自动确定这些元素以及它 们之间的关系。一般来说，它有四个子任务：1）主题抽取（topic extraction）：识别主题术语 和领域相关的本体概念；2）意见持有者识别（holder identification）：确定意见表述的作者 和说话者；3）陈述的选择（claim selection）：确定意见表述的范围和过滤客观性表述；4）情 感分析（sentimental analysis）：决定意见陈述的语义倾向（semantic orientation），即极性 （polarity）。