采用支持向量机的机器学习方法，以中文宾州树库为基础，对中文文本进行了部分语义角色标注实验。选取了主语、宾语、间接宾语、时间和地点这五种主要的语义角色，以中文PropBank5.0中的前1652个句子作为实验的训练集和测试集，选择路径、短语类型、谓词、头词、头词词性等八个属性作为分类特征，采用两阶段分类方法，在测试集上得到的总体语义角色标注的准确率和召回率分别为89.73％和91.26%。实验结果表明该方法对中文浅层语义分析工作是有效的。