语义分析
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。
语义分析
词法分析就是取出一个个词，然后给词归类、给个种别码什么的。
所以遇到不认识的词或符号，一般就会报错。
语法分析就是根据语法规则识别出语法单位（赋值语句、条件语句之类），并检查语法单位在语法结构上的正确性。
语义分析是对语法单位进行静态的语义审查（动态的在运行时才可确定）。
分析其含义，下一步就会用另一种接近目标语言或直接用目标语言去描述这个含义。
此阶段要求语句的含义和使用规则正确。
引用《统计自然语言处理基础》中的两句话来解答这个问题：•语义可以分成两部分：研究单个词的语义（即词义）以及单个词的含义是怎么联合起来组成句子（或者更大的单位）的含义•语义研究的是：词语的含义、结构和说话的方式。
以上是书本中的定义，语义分析是一个非常宽泛的概念，任何对语言的理解都可以归纳为语义分析的范畴，笼统地谈语义是一个非常宽泛的概念。
所以应该结合具体任务来看看什么是语义分析，以及语义分析的结果是什么。
从分析粒度上可以分成：词语级的语义分析，句子级的语义分析，以及篇章级别的语义分析。
词语级的语义分析词语级别的语义分析的主要研究词语的含义，常见的任务有：词语消歧、词表示、同义词或上下位词的挖掘。
•词语消歧：一词多义是许多语言的固有属性。
以“苹果”为例，可以指水果，又可以指美国的科技公司。
词语消歧的任务是判断文中出现的词语是属于哪种意思。
•词表示：深度学习兴起后，掀起了一波对词表示的研究浪潮。
词表示的任务是用一个k维的向量表示一个词，并且该向量中包含着词语的意思。
比较有代表性的工作是TomasMikolov的Word2Vec，该方法训练得到的词向量能够让语义相关的词具有相似的词向量，并且词向量间还具有逻辑推算能力。
•同义词和上下位词的挖掘：语言的多样性导致了多词义一，例如房子的近义词有房屋、房产。
语言的层次性导致了词语间具有上下位关系，像房产、存款、股票可归纳为财产。
可以使用一些机器学习的方法挖掘词语间的这种关系。
句子级的语义分析句子级别的任务就更多了，常见的任务有：语义角色标注、蕴含分析、句子表示、语义依存分析。
语义分析技术的工作原理
语义分析技术的工作原理语义分析技术是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别、理解和解析文本语义的方法。
它广泛应用于文本分类、情感分析、信息检索等领域，能够帮助人们更好地理解和利用文本信息。
本文将介绍语义分析技术的工作原理，包括词向量表示、语义匹配和句法分析。
一、词向量表示在语义分析中，词向量是一种重要的表示形式，它将词语映射为实数向量，能够捕捉到词语间的语义关系。
常见的词向量表示方法有词袋模型、TF-IDF和词嵌入模型等。
其中，词嵌入模型如Word2Vec、GloVe和FastText等已成为主流方法，通过训练神经网络模型，将词语映射到低维空间上。
二、语义匹配语义匹配是指通过比较两个文本的语义相似度来判断它们是否相关的过程。
语义匹配常用于问答系统、搜索引擎中的语义搜索和信息检索等任务。
在语义匹配中，使用词向量表示的文本会根据特定的相似度度量方法，计算文本间的相似程度。
常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离等。
在计算相似度时，可以结合上下文信息和语境进行更加准确的处理。
三、句法分析句法分析是语义分析的重要环节，通过分析句子中词与词之间的依存关系，揭示句子的语法结构和语义信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法如最大熵模型、条件随机场和图模型等能够通过训练模型，自动学习词汇和句子之间的依存关系，实现更精准的句法分析。
四、文本分类文本分类是语义分析的典型应用之一，其目标是将给定的文本分配到预定义的类别中。
文本分类可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等任务中。
在文本分类中，通常采用特征提取和机器学习方法来实现。
特征提取可以基于词频、词袋模型或者词向量表示，经过特征选择和降维等过程，将文本表示为特征向量。
然后，可以使用分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等，对文本进行分类。
五、情感分析情感分析是语义分析的另一个重要应用领域，其目标是识别和分析文本中的情感倾向。
语义分析的工作原理
语义分析的工作原理语义分析（Semantic Analysis）是自然语言处理领域中的重要研究方向，其主要目标是理解自然语言中的语义信息，并对其进行进一步的处理和分析。
本文将介绍语义分析的工作原理，讨论其主要方法和应用领域。
一、概述语义分析是自然语言处理中的核心任务之一，其主要目标是从文本中提取意义，理解語言和信息之間的關聯。
与传统的基于语法的分析方法不同，语义分析注重从文本中获取更深层次的含义。
其应用广泛，包括情感分析、问答系统、机器翻译等。
二、方法和技术1. 词义消歧词义消歧（Word Sense Disambiguation）是语义分析的一个关键步骤。
在自然语言中，一个词可能有多个不同的意义，而词义消歧的任务就是确定在特定上下文中该词的正确含义。
常用的方法包括基于知识库、统计方法和机器学习等。
2. 句法分析句法分析（Syntactic Parsing）是另一个与语义分析密切相关的任务。
它的主要目标是确定一句话中的各个词语之间的句法关系，从而提供给语义分析更准确的输入。
句法分析方法包括依存句法分析和短语结构分析等。
3. 语义角色标注语义角色标注（Semantic Role Labeling）是一项关键任务，它用于识别和标注句子中的谓词与各个论元之间的语义关系。
通过语义角色标注，我们可以更好地理解句子中不同成分之间的作用和关系。
4. 实体识别实体识别（Named Entity Recognition）是一项重要的任务，旨在识别和提取文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
实体识别在文本理解和信息提取中具有重要意义，为语义分析提供了重要的输入信息。
5. 语义关系抽取语义关系抽取（Semantic Relation Extraction）是指从文本中抽取出不同实体之间的语义关系。
通过语义关系抽取，我们可以获得更深层次的语义信息，从而实现更高级别的语义分析。
三、应用领域1. 情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是一种常见的语义分析应用，用于识别和分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
语义分析名词解释
语义分析名词解释语义分析，又称为意义分析，是一种根据语义（即句子的意思）来理解语言的方法。
它的优势在于能够揭示语言的结构和表意，这在处理复杂语句时尤其有用。
本文将分析语义分析的基本概念，以及它在文本理解和机器翻译方面的应用。
首先，语义分析理论是指影响句子含义的语义元素。
这些元素包括句子中的语法结构、词汇选择、表达方式和拼写等，它们共同决定了句子的意思。
例如，词汇选择决定了句子的宏观含义，语法结构决定了句子的方式和结构，而拼写决定了句子的准确性。
其次，语义分析的基本原理是从句子中分析出所包含的意义元素。
通常，语义分析会分解句子中的陈述、问句、命令和意图，以及它们之间的关系。
语义分析技术可以用来解析句子的语法结构，分析句子中所包含的意义元素，帮助理解句子的含义。
第三，语义分析可以用来实现文本理解。
文本理解也称自然语言理解，是一种通过机器来理解自然语言的过程。
通过分析自然语言文本中的内容和意义，机器可以获得用户的请求。
例如，在微软的Cortana智能助手中，用户发出语音指令，机器通过语义分析理解用户的请求，然后执行相应的任务。
此外，语义分析也被用来理解语言，实现机器翻译。
机器翻译是一种把一种语言翻译成另一种语言的技术。
它的基本原理是把输入的文本进行分解，理解这些文本的语义，再把他们转换成一种语言。
例如，Google翻译就是使用语义分析技术来实现的。
总之，语义分析是一种常用的自然语言处理技术，它能够帮助理解句子的含义，并帮助实现文本理解和机器翻译等任务。
语义分析也可以用于语音识别，文字理解，信息提取等其他自然语言处理任务，这些任务对于改善人机交互，发展智能系统以及其他自然语言处理的应用都具有重要意义。
语义分析法举例
语义分析法是一种自然语言处理技术，用于确定自然语言文本的语义内容。
它通常包括以下几个步骤：
1 分词：将文本按照词语的边界进行分割，得到文本中的所有词语。
2 词性标注：为文本中的每个词语标注上它在句子中的语法功能。
3 句法分析：分析文本中的句子结构，确定各个词语在句子中的关
系。
4 语义标注：为文本中的每个词语标注上它的语义含义。
举个例子，对于文本"The cat sat on the mat."，使用语义分析法的结果可能如下：
分词：The / cat / sat / on / the / mat
词性标注：Determiner / Noun / Verb / Preposition / Determiner / Noun
句法分析：[Subject] The cat / [Verb] sat / [Preposition] on / [Object] the mat
语义标注：[Animal] The cat / [Action] sat / [Location] on the mat
这样，我们就可以确定文本中句子的意思是："一只猫坐在垫子上。
"。
第五章 语义分析
义素分析实例
例一： 美国语言学家奈达（E.A. Nida）在分析英 语中的run（跑）、walk（走）等七个表示人 的肢体活动的词的语义时，列出了如下的义素 矩阵：
例二： 炒：[-用水][-油量大][+不断翻动][-加淀粉汁] 熘：[-用水][-油量大][+不断翻动][+加淀粉汁] 炸：[-用水][+油量大][-不断翻动] 煎：[-用水][-油量大][-不断翻动] 熘：烹饪方法，炸或焯后，作料中加淀粉汁。
（2）语义指向：句子中某个成分在语义上指向 哪儿，或者说同哪个或哪些成分发生语义联 系就是这个成分的语义指向。如：
他浓浓地泡了一杯茶 小王扭伤了腰 老李死了一头猪 那种点心他们都吃了 他在黑板上写字
▲语气意义：说话人对这些事物及其关系的总 的态度。 在语言中，语气意义一般都是通过语调 形式来表达的，在有些语言中，一些虚词和 语气副词也有表达语气意义的作用。
与动词相配，名词则有如下几类： a.施事，指动作行为的发出者。 b.受事，指动作行为的承受者。
c.与事，指动作行为的间接对象。如“小 李”。 d.主事，性质、状态或发生非自主变化的 主体。如“花”、“眼睛”。 e.致使，事件发生变化的引发者。如“惨 案”。 f.工具，指动作行为所凭借的工具、材料 或手段。例如“他用勺子吃饭。”中的“勺 子”。 g.处所，指动作行为发生或所及的处所。 例如“他回上海了。”中的“上海”。 h.时间，动作行为等开始或结束的时间， 延续的时段等。
他哥哥在北京上大学 他哥哥在北京上学（蕴含） 他哥哥在北京上大学 他有哥哥（预设）
预设的例子：
老王又来了 老王以前来过 我早就不是校长了 他当过校长 我们的生活将更加美好 我们现在的生活是美好的 他什么时候去的王府井 他去过王府井
语义分析法
组员：
主要内容 ：
内隐联想测验的由来 内隐联想测验的原理
内隐联想测验的性能 内隐联想测验的应用 对内隐联想测验的评价
语义分析法的基本概念
语义分析法（method of semantic differential），又称语义差异法、双极形 容词分析法。由美国心理学家Charles E．0sgood和其同事提出，通过人的联 觉和联想，运用语义差异量表来研究 “概念”的意义的一种方法。
分析模式图如下：
结果的处理与分析1
模式图1
S1
S2
T
C
R1
R2
备注
该模式图表示不同被试在同 一时间对同一概念的反应异同。
比较团体时，需用平均数比 较。
S：被试或团体；T：时间； C：被评概念；R：在某一维度上 的得分
结果的处理与分析2
通过分析和比较同一组被试在不同时间 在某一具体评价子项目或某一维度上的得 分差异，了解他们对事物、问题或社会的 看法与态度的改变情况 。
0sgood研究发现，用语言来描述时，能察 见其间有颇为明显的共同趋向。
研究也证明，在不同民族、文化中，人 们也存在这种相同或相似情况。
语义分析法实施途径：语义差异量表
语义差异量表的由来 评价维度及子项目 编制 记分方法 注意事项
语ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ差异量表：来源
语义差异量表（Semantic Differential Scale） 又叫语义分化量表，是美国心理学家（奥斯古德、萨奇 泰尼邦 Osgood，Suci，Tannenbaum，1957）发展的 一种态度测量技术。20世纪50年代后发展起来。语义差 异量表以形容词的正反意义为基础，标准的语义差异量 表包含一系列形容词和它们的反义词，在每一个形容词 和反义词之间有约7-11个区间，我们对观念、事物或人 的感觉可以通过我们所选择的两个相反形容词之间的区 间反映出来。
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语义分析
1.语义分析？
机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。
人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。
但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。
可参考：/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541
2.为什么要使用语义分析？
我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。
然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。
可参考：
/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html
2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于：
西语词间有间隔，汉语词间无间隔。
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。
例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。
计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。
把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。
“我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。
中文分词就成了计算机处理的难题。
汉语形态不发达，句尾没有形态标记。
英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。
同音字多增加了机器识别的难度。
汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。
在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾‟或…名－动－名‟这一规则，计算机可显出…牛吃草‟，也可显出…草吃牛‟。
从语法格式上看，…草吃牛‟也不错，但这句话是说不通的。
人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？
2.2中文之纷繁复杂，构成了中文本身之优美、深邃。
我们至今津津乐道唐诗宋词
之意境深邃，遗憾那些古诗雅韵西语实难比拟。
然而，信息时代，要让计算机来理解中文，具有挑战性的技术却是要化繁为简，使之具备能够从多重选择中锁定目标的能力，实际上也就是消解“语言模糊”。
中文模糊主要表现为：
歧义识别
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。
例如：表面的，因为“表面”
和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面的”和“表面的”。
再比如“和服”的“化妆和服装”可以分成“化妆和服装”或者“化妆和服装”。
由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
新词识别
新词，专业术语称为未登录词。
也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。
最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”
是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。
如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。
即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎” 还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于中文自然语言处理来说来说，分词系统中的新词识别十分重要。
消解模糊的能力成为中文自然语言处理的关键，以此获得对其准确性、智能性的评定。
3语义搜索的局限
完全采用语法和词汇原则来理解文字信息的语义搜索的一大局限，是不能处理例如双关语、多义词等模糊信息。
这是因为计算机本身缺乏理解能力，尤其是缺乏理解不确定性信息或模糊信息的能力，所以当计算机尝试通过解析整段话来提取含义时，就会颇为棘手。
一些高级的系统能够建立一套使机器解决不确定性所遵循的原则。
但是，其指令集极为烦杂而且难以维护，基本没有可操作性。
语义搜索方法可以处理少数简单的句子，但在采用包含大量概念的大型文件时，要从整段话、整篇文章中提取含义，其语言模式就只能望洋兴叹了。
由于语义分析是基于真/假决策树和规则结构进行推理的，一个不正确的决策或者一个未知的查询的出现，会导致整个分析全盘皆错。
语义分析都是基于特定语言及其语法结构的，一旦有新单词或者变更出现，则必须对系统进行调整，从而保证系统能够理解这些新单词或变更，对系统进行拓展是一项复杂的工程。
以Autonomy为代表的核心概念匹配技术并不单纯依赖于一种语言的语法结构，而是把文字当作语意的抽象符号或者另一种&类型的信息，采用可预测的统计词方式表示概念和功能，并通过有意义的概念词出现的上下文环境（而不是通过严格的语法定义）来形成对该概念词的理解，以此确定文档中每个主题的相关性及重要性。
Autonomy还能够不受语言语种限制，Autonomy的技术内核，是一个被称为IDOL的智能信息处理层。
IDOL由动态推理引擎(DRE)、分类服务器、用户服务器等模块组成，DRE 可实现概念识别、自动摘要、有效识别、自动超链接、自然语言检索等核心操作，分类服务器可实现自动聚类、自动分类、自动目录生成等功能操作，用户服务器则可以实现个人化信息创建、个性化信息提示、个性化信息训练、专家定位等个性化操作。
可以说，IDOL提供了一个对语言模式进行文字分析、进而推断出有序概念的智能内核。
Autonomy可参考：/view/1356381.htm
4Hnc(自然语言处理技术)另辟天地
中国科学院声学所的黄曾阳教授经8年艰苦探索，在吸收菲尔墨（fillmore）、山克（schank）等人的有益思想的基础上创立了hnc（hierarchical network concept，概念层次网络）理论。
hnc理论建立了一个模拟人类语言感知过程的理论模式。
具有扩散性的求异思维，鲜明的反思传统的特征，找到了一种描述自然语言感知过程的适当模式，是目前中文信息处理三大流派之一。
可参考：/media/ciw/830/a1401.htm。