中文句法结构复杂,特征维数较高,目前已知最好的汉语句法分析效果与其他西方语言相比还有一定的差距。为进一步提高中文句法分析的效率和精度,该文提出一种采用二阶范数软间隔优化的结构化支持向量机(StructuralSupportVectorMachines,StructuralSVMs)方法对基于短语结构的中文句法进行分析,通过构造结构化特征函数ψ(x,y),体现句法树的输入信息,并根据中文句子本身具有的强相关性,在所构造的ψ(x,y)中增加中文句法分析树中父节点的信息,使ψ(x,y)包含了更加丰富的结构信息。在宾州中文树库PCTB上的实验结果表明,该文方法与经典结构化支持向量机方法以及BerkeleyParser相比可取得较好的效果。

复杂类问题理解是中文问答系统研究的难点,基于组块的问句分析方法将整个问句转化为若干组块,降低了问句分析的难度和复杂性。针对以含有事件(动作)信息的复杂类问题,提出基于语义组块的中文问答系统问题语义表征模型,采用语义组块的思想将问题的语义成分定义为疑问焦点块、问题主题块和问题事件块三个语义组块,对问句中的事件语义信息,建立了问题事件语义结构,将一个问句表征为一个基于语义组块的问题语义表征结构,用于问答系统的问题理解。通过序列标注学习方法实现问题语义表征中语义组块自动标注。实验结果表明:问题语义组块标注效果较好,问题语义表征模型获取了问题的关键语义信息,为语义层面上的问题理解提供基础。

短语情感倾向性分析是文本情感分析的重要研究内容。该文将短语情感倾向性分析问题视作序列标注问题,利用条件随机场模型实现短语的情感倾向性判断。条件随机场模型是利用序列特征处理序列标注问题的经典方法,然而现有条件随机场模型无法将词语的情感倾向性分析与短语的情感倾向性分析相结合,从而造成准确率不高。因此,该文提出一种扩展式条件随机场模型YACRFs。该模型在链式条件随机场模型的基础上进行扩充,将词语情感倾向性分析与短语情感倾向性分析有效地结合起来,引入了情感词汇、短语规则模板以及词性等特征。与传统的规则方法和统计分类方法进行对比实验,该文提出方法取得了最高准确率81.07%。进一步地,在应用于句子情感倾向性分析的实验中得到了94.30%的准确率。实验结果表明,该文所提出的YACRFs模型能够显著提高短语情感倾向性判断结果的准确率。

微博作为一种新兴媒体,已经在人们生活中扮演了一种不可或缺的角色。如何从大量微博中抽取出有意义的评价对象并识别出正确的情感倾向显得越来越重要。本文在传统的CRF模型基础上,提出了两步CRF模型及迭代两步CRF模型,对评价对象和极性进行抽取。两步CRF模型在COAE2014评测语料上取得了0.505的F值,迭代两步CRF模型通过不断增加训练语料,提高了召回率,使得F值达到了0.513,同时提高了模型的稳定性。实验对比了当前主流的几种方法,结果证明了本文提出的方法是行之有效的。