计算语言学与语义分析
计算语言学 文科
计算语言学文科
计算语言学是一门文科学科，主要研究自然语言的计算处理和相
关理论。
它结合了计算机科学、数学和语言学等多个学科的知识，旨
在开发能够与人类语言进行交互的计算机系统。
计算语言学的研究领域包括自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）、机器翻译、语音识别、信息检索和文本挖掘等。
通过构建计算模型，计算语言学可以帮助我们实现许多实用的技
术应用，如语音助手、智能搜索、自动化翻译和信息抽取等。
在计算语言学的发展过程中，研究人员面临许多挑战。
首先是语
义理解的问题，即如何使计算机能够准确地理解人类语言的含义。
其
次是语言的多样性和复杂性，不同的语言之间存在着巨大的差异，而
且语法和语义规则也会随着时间和地点的改变而改变。
因此，研究人
员需要开发出能够适应不同语言和语境的计算模型。
此外，计算语言学还与语言学理论紧密相关。
研究人员需要借鉴
语言学的理论知识，如句法、语义和语用学等，来解决计算语言处理
中的问题。
此外，计算语言学还为语言学研究提供了新的方法和工具，如语料库语言学和计算实验，从而促进了语言学理论的发展。
随着人工智能技术的不断进步，计算语言学正变得越来越重要。
它已经广泛应用于社交媒体分析、智能客服、虚拟助手等领域，给我
们的生活带来了诸多便利。
然而，计算语言学的发展仍然面临许多未
解决的问题，如语言歧义性、数据稀缺和隐私保护等。
因此，我们需
要继续深入研究和探索，以进一步提升计算语言学的能力和应用范围。
人工智能中的语义分析技术及其应用
人工智能中的语义分析技术及其应用一、人工智能语义分析技术语义分析(SemanticAnalysis)是人工智能(ArtificialIntelligence)的一个分支是自然语言处理技术的几个核心任务涉及语言学、计算语言学、机器学习以及认知语言等多个学科语义分析任务有助于促进其他自然语言处理任务的快速发展。
人工智能中的语义分析技术特别是深度学习(DeepLearning)技术近年来发展迅猛已经在围棋对弈、自动驾驶、图像识别、语音识别等多个领域取得了突破性进展。
语义分析指运用各种方法学习与理解一段文本所表示的语义内容任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴。
一段文本通常由词、句子和段落来构成根据理解对象的语言单位不同语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。
一般来说词汇级语义分析关注的是如何获取或区别单词的语义句子级语义分析则试图分析整个句子所表达的语义而篇章语义分析旨在研究自然语言文本的内在结构并理解文本单元(可以是句子从句或段落)间的语义关系。
简单地讲语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统实现在各个语言单位(包括词汇、句子和篇章等)的自动语义分析从而实现理解整个文本表达的真实语义。
二、语义分析技术(一)基础技术(按照词语分析、句子分析、篇章分析来写) 分别从词汇级、句子级和篇章级三个层次描述语义分析相关技术。
1.词语级语义分析词汇层面上的语义分析主要体现在如何理解某个词汇的含义主要包含两个方面：词义消歧和词义表示(1)词义消歧词汇的歧义性是自然语言的固有特征。
词义消歧根据一个多义词在文本中出现的上下文环境来确定其词义作为各项自然语言处理的基础步骤和必经阶段被提出来。
词义消歧包含两个必要的步骤：(a)在词典中描述词语的意义；(b)在语料中进行词义自动消歧。
例如“苹果”在词典中描述有两个不同的意义：一种常见的水果；美国一家科技公司。
对于下面两个句子：她的脸红得像苹果。
计算语言学讲义(03)词法分析(一)
6
序列标注问题
• 输入：一个符号序列 • 输出：给每一个输入符号赋予一个标记 • 常见具体问题：
– 音字转换：拼音序列 – 词性标注：词语序列 – 词义排歧：词语序列 汉字序列 词性序列 词义标记序列
计算语言学讲义(04)词法分析I
7
序列结构化
• 输入：一个符号序列 • 输出：一个结构，刻划符号之间的关系 • 常见具体问题：
• 输入：一段文本 • 输出：单词串 • 算法：（略）
计算语言学讲义(04)词法分析I
21
Stemming
屈折型语言的词语变化形式： • 屈折变化：即由于单词在句子中所起的语法作用的不同而 发生的词的形态变化，而单词的词性基本不变的现象，如 （ take, took, takes）。识别这种变化是词法分析的最 基本的任务。 • 派生变化：即一个单词从另外一个不同类单词或词干衍生 过来，如morphological morphology，英语中派生变化 主要通过加前缀或后缀的形式构成；在其他语言中，如德 语和俄语中，同时还伴有音的变化。 • 复合变化：两个或更多个单词以一定的方式组合成一个新 的单词。这种变化形式比较灵活，如well-formed, 6year-old等等。 Stemming的目的：将上述变化还原
– 成分句法分析：词语序列 短语结构树 – 依存句法分析：词语序列 依存树 – 语义分析：词语序列 语义网络
计算语言学讲义(04)词法分析I
8
问题与方法
• 计算语言学常用方法：
– 规则方法
• 形式语法理论 • 形式逻辑 • ……
– 统计方法
• • • • n元语法模型 隐马尔科夫模型 最大熵模型 ……
计算语言学讲义(04)词法分析I
语言学中的逻辑语义分析与语言理解
语言学中的逻辑语义分析与语言理解1. 引言语言是人类沟通交流的重要工具，在语言学中，人们一直致力于研究语言的结构和意义，以便更好地理解和使用语言。
逻辑语义分析和语言理解是语言学中的两个重要领域，它们通过分析语言中的逻辑结构和语义信息，帮助我们深入理解语言的含义。
本文将介绍逻辑语义分析和语言理解的基本概念、方法和应用，并重点讨论它们在语义计算、自然语言处理和智能对话系统中的应用。
2. 逻辑语义分析逻辑语义分析是对语言中的逻辑结构进行分析和解释的过程。
它通过抽取和表示语言表达中的逻辑关系和语义信息，帮助我们更好地理解语言的含义。
逻辑语义分析主要包括以下几个方面：2.1 逻辑表达式在逻辑语义分析中，逻辑表达式是一种用逻辑符号和逻辑连接词组成的表达式，用来表示语言中的逻辑关系和语义信息。
常见的逻辑连接词有“与”、“或”、“非”等，它们可以帮助我们表达不同的逻辑关系。
2.2 逻辑结构分析逻辑结构分析是对语言表达的逻辑结构进行分析和解释的过程。
它通过识别和表示语言表达中的逻辑关系，帮助我们理解语言的逻辑含义和语义信息。
逻辑结构分析可以从句子级别到篇章级别进行，它可以帮助我们捕捉到语言表达中的重要逻辑关系和信息。
2.3 逻辑推理逻辑推理是根据已知的逻辑关系和语义信息，推导出新的逻辑结论和语义信息的过程。
逻辑推理可以通过逻辑规则和推理算法进行，它可以帮助我们发现语言表达中的隐含信息和逻辑结构，并推导出新的概念和论断。
3. 语言理解语言理解是通过对语言的分析和解释，理解语言表达中的意义和信息的过程。
它与逻辑语义分析密切相关，但更加注重理解语言的语义和语用信息。
语言理解主要包括以下几个方面：3.1 语义解释语义解释是对语言表达的意义进行解释和理解的过程。
它通过识别和表示语言表达中的语义信息，帮助我们理解语言的意义和信息。
语义解释可以根据上下文和语言规则进行，它可以帮助我们理解语言表达中的词义、句义和篇章义。
3.2 语用分析语用分析是对语言表达的语用信息进行分析和解释的过程。
计算语言学：句法分析和语义分析的对比
计算语言学：句法分析和语义分析的对比从计算语言学的角度看，对自然语言的处理主要包括句法分析和语义分析两个方面。
本文将从这两个方面进行对比，并探讨它们各自的优劣势和应用。
一、句法分析句法分析是计算语言学中最基础、最重要的一环，它旨在识别句子中的基本成分和它们的关系，从而进一步理解句子的结构和意义。
通常情况下，句法分析可以分为两种方式：基于规则和基于统计。
基于规则的句法分析方法是指利用语言学上的规则来分析句子的结构。
这种方法需要具备对语言规则的深入了解，即需要手工编写大量的规则，以便完成句法分析的任务。
相比于基于统计的句法分析方法，它的精度更高，但成本也更大。
而基于统计的句法分析方法则更注重计算机自身的学习能力，可以通过对语料库的学习，来产生模式或规律，帮助计算机进行句法分析。
这种方法相对于基于规则的方法，效率更高，但精度也有所不足。
句法分析的应用，主要包括语音识别、机器翻译、问答系统等。
在这些应用中，准确的句法分析结果往往是成功的关键，决定了系统的性能。
比如在机器翻译任务中，句子的结构决定了翻译的语序和语法，进而影响翻译的质量。
二、语义分析语义分析旨在理解自然语言句子所传递的含义。
与句法分析不同，语义分析需要对句子中的每个词汇进行识别并进行词汇的意义和语义联系的判定。
语义分析方法包括基于规则和基于统计等多种方式。
基于规则的语义分析方法，需要利用语言学规则和词典来理解句子的语义。
这种方法的精度更高但也需要更多的时间和成本。
相比之下，基于统计的语义分析方法更为流行，是透过机器学习的方式，分析大量的语料库來应对不同的语境下，名词、动词、形容词等词汇意义的理解和判别。
语义分析在自然语言理解的各种应用方面都发挥着重要的作用。
比如在问答系统中，要求对自然语句转化成布尔查询来进行计算机的理解，语义分析过程就是其中必不可少的一环；在自然语言对话领域，语义分析可以将用户的输入转换为相应的操作和语义，完成对话双方的理解使系统可以自主运作。
计算机语言学
1. 什么是计算机语言学？发展史？计算语言学：指的是这样一门学科，它通过建立形式化的数学模型来分析，处理自然语言，并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程，从而达到一机器来模拟人的全部或者部分语言能力的目的。
计算语言学是利用电子数字计算机进行的语言分析。
虽然许多其他类型的语言分析也可以运用计算机，计算分析最常用于处理基本的语言数据－例如建立语音、词、词元素的搭配以及统计它们的频率。
计算语言学是语言学的一个研究分支，用计算技术和概念来阐述语言学和语音学问题。
已开发的领域包括自然语言处理，言语识别，自动翻译，语法的检测，以及许多需要统计分析的领域。
发展史：第一个时期是计算语言的萌芽期（1950 －1960年代）第二个时期是计算语言的发展期（1970 －1980年代）第三那个时期是计算语言的繁荣期（1990 －至今）2什么是语言资料库？它与语言知识库有什么区别？语言库在自然语言处理方面有什么应用？答：语料库顾名思义就是存放语言材料的仓库。
它是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源；语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料；真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源；语言资料库与语言知识库的区别是：语料库是一种承载自然语言的形式，它的特点是以语言的真实材料为基础来呈现语言知识的。
语言知识库可以说是由专家从大量的实例中提炼、概括出来的系统的语言知识，语料库则基本上是以知识的原始形态表现出来。
在自然语言处理方面的应用如：基于大规模语料库的语音识别；基于大规模语料库的音字转换技术（中文输入）；基于大规模语料库的自动文本校对技术；利用语料库训练HMM模型进行分词，词性标注，词义标注等等；基于语料库的句法分析；局域原料库的机器翻译；基于机器学习技术，通过语料库获取语言知识，包括搭配特征，句法规则，等等；基于语料钜的语言模型训练以及语言模型的评价；3. 中文自动分词的重要性；举例说明分词算法中的主要难点有哪些类型？答：中文分词的重要性：首先自动分词是汉语信息处理系统的重要组成部分；其次，自动分词是中文信息处理的基础。
计算语言学
计算语言学计算语言学（computerlanguagestudy），是20世纪50年代初期形成的一门新兴学科，它以当时非常先进的数理逻辑和集合论为基础，借助电子计算机这一工具而得到迅速发展。
1。
计算语言学研究对象及内容计算语言学是从理论上研究各种计算问题所用的语言及其相关问题的学科。
其中主要有两个方面：①理论语言学，研究语言规律及其应用; ②应用语言学，研究各类计算问题的语言实现方法及实际问题解决。
2。
计算语言学研究的目的主要是：计算机设备的开发；计算机程序语言和操作系统的设计；计算机程序自动化、智能化、人工智能化等的研究；计算机在教育、科技、经济领域中的应用。
它是语言学的一个分支学科，主要研究各类计算问题的语言实现方法及其程序系统的描述、设计、分析、研制、使用与评价等。
3。
计算语言学的学科性质与学科体系计算语言学是一门多层次的综合学科。
它是一门由几十种甚至上百种语言组成的巨大语言体系。
它不仅包括一般程序设计语言（如FORTRAN， COBOL等），还包括像数据结构、数据库语言、图形处理语言、计算机算法等专业计算语言。
同时，计算语言学又是由几十个语言组成的独立的学科群。
它们可以根据需要加以分类、整理或组织。
按照语言功能划分为语法语言学和语义语言学两大部分。
4。
计算语言学的发展历史与前景计算语言学在美国产生于20世纪50年代末60年代初。
60年代后期，在西欧一些国家发展很快。
在我国，尽管起步较晚，但也引起了人们的重视。
特别是80年代中期，国家“七五”重点攻关项目“计算机辅助汉语教学软件系统”的研究与开发成功，标志着我国计算语言学的研究进入了一个新阶段。
5。
计算语言学在社会上的应用5。
计算语言学在社会上的应用计算语言学已经广泛地应用于各种计算机应用系统，成为社会最为关注的热门课题之一。
有关单位正在不断推出各种与计算机有关的计算语言学的应用软件。
它们使计算机应用系统的普及推广更加深入。
在一定意义上说，计算机本身就是一个不错的信息处理工具，能够完成某些运算与控制。
语言学中的计算语言学
语言学中的计算语言学计算语言学是一门介于语言学、计算机科学和人工智能之间的学科，它主要关注自然语言处理和自然语言理解。
随着大数据时代的到来，计算语言学变得越来越重要，因为它可以帮助我们加快语言分析的速度和精度，并支持大规模的语言学研究。
在本文中，我们将介绍计算语言学的相关知识，探讨其在语言学方面的应用。
计算语言学的定义和历史计算语言学，又称为自然语言处理，是指借助计算机技术对于人类语言进行的相关研究。
计算语言学的根源可以追溯到20世纪50年代，早期的主要任务是机器翻译，即将一种语言的文本翻译成另一种语言。
但是，由于自然语言的复杂性和多样性，机器翻译在实践中存在很多困难和限制。
随着计算机技术的发展和自然语言理解的深入研究，计算语言学逐渐拓展到自然语言处理的更多领域，如文本分类、信息检索、情感分析、对话系统等。
这些应用领域跨足了语言学、计算机科学和人工智能的多个领域。
计算语言学的工具和技术计算语言学的研究通常包括以下步骤：（1）语言分析：对自然语言进行分词、句法分析、语义分析等处理。
（2）特征提取：从语言分析的结果中提取关键特征，其可用于分类、聚类、识别和预测等任务。
（3）模型训练：利用机器学习等技术构建语言模型或预测模型，以后续分析使用。
（4）应用部署：将已经训练好的模型应用于实际场景，实现文本分类、信息检索、情感分析等任务。
目前，计算语言学所使用的工具和技术主要包括：统计方法、自然语言处理库、人工神经网络、深度学习、爬虫技术等等。
在进行语言分析时，计算语言学常见的自然语言处理库有Stanford NLP、NLTK、spaCy等。
在机器学习领域，常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、深度学习和递归神经网络等等。
语言分析例子如何使用计算语言学对于文本进行分析呢？这里，我们以文本分类为例，介绍计算语言学中的几种典型的文本分析方法。
（1）朴素贝叶斯分类器：由于朴素贝叶斯分类器最初用于垃圾邮件分类，现在广泛应用于不同的文本分类任务，如新闻分类、情感分析等。
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汉语计算语言学与语义分析研究
编码——解码
表达——理解
自然语言生成——自然语言处理
只有真正熟悉了汉语的语素，词，词义以及相互之间的
关系，才能正确的理解出语义，并制定相关的语义解析
规则
一绪论
1、语义识别背景
语义识别是在语音识别（或其它模式识别）的基础上，对获取的客观字符文本数据，做进一步的分析挖掘，提取其中所包含
的用户主观意图
语义识别技术，目的是让计算机能够理解人类的语言。
通俗的定义：即通过用户无规则的说话就能知道用户想做什么
语义识别技术涉及：海量数据处理、分词、语素、义素、语义特征建模、规则库等主要技术
音节和音节相连时，有的音节的调值会发生有规律的变化
有些音节的读音在一定条件下失去了原有声调的调值
句子不同的连停方式，也会对语义的理解产生影响语音中的重音强调不同，所含的语义也不同
语音影响语义
有些音节的读音在一定条件下失去了原有声调的调值
2、语音对语义识别的影响
汉字的读音影响机器语音识别，进而影响到语义识别
•2、语义识别的关键技术难点•（1）提供高准确率的语音识别系统•（2）系统分词算法的精确度•（3）计算机如何尽可能的消除歧义•（4）语义分析的特征建模
•（5）服务于建模的规则库的建立
语法基本单位
语素最小的语法单位，是语言中最小的音
义结合体，既有声音,又有意义
“妹妹不吃白菜”就包
含
“妹”“妹”“不”“
吃”“白”“菜”这六
个语素
词有意义的能独立运用的最小的语言语
法单位，词都是由语素构成的
妹—妹妹、白—菜—白
菜、不—吃—不吃
词组词和词按一定句法规则组合成的比词
大的语法单位
句子“长虹生产电视”
是由“长虹”和词组
“生产电视”组成的，
而“生产电视”又是由
词组“生产”和“电视”
组成的
句子语言中最大的语法单位，通常是由一
个词或者词组加上一个句调形成的
（1）你喜欢看电视吗?
（2）能看高清电视了!
语法单位间的范围关系
语素词词组句子
词由语素构成，特殊情况下一些语素可以独立成词，词和词构成词组，词组或者加上一定语调构成句子
理解语素，对于语义分析建模时设计分词规则具有十分重要的作用是一切词句的基石
在计算机语言分析中，可以建立词素库，规定构词规则，组词规则，成句规则，以便正确的进行分词，得到精确的匹配
二语素
1、特点：
（1）最小、不能再分割了（2）一定是有意义
2、语素实例
（1）总是附在别的语素上：丽、孑、韭、懑、迩
（2）总是自由独立地使用在语句中：
踌躇、蒺藜、珊瑚、锉、炒、刚（副词）、都（副词）迪斯科、巧克力、奥林匹克、布尔什维克
（3）既可靠附在别的语素上，又可自由运用在语句中雷：地雷雷池雷厉风行把大树劈断的是雷呢。
葡萄：葡萄糖葡萄干新疆的葡萄最好吃
3、语素的分类
语素
不定位语素
定位语素
按位置是否固定多音节语素
按音节多少
双音节语素单音节语素不成词语素
成词语素
按是否成词虚语素
实语素按是否有词汇意
三、词和固定语(词汇系统)（一）词：
最小的能够自由运用的语言单位，一种音义结合的定型结构、所谓自由运用，有以下三种情况：
（1）能单说，能单独回答问题
热不热？—热。
谁？—我。
（2）不能单说，但能充当句法成分
加倍努力超额完成
（3）剩余法：用于虚词
（二）固定语
自由短语词跟词按表达需要的
临时组合看报、撰写论文
固定短语词跟词的固定组合，
不能任意增减、改换，
功能上相当于一个词
北京大学、固若金汤、
耍花招
2、固定语分类
（1）专名（专有名称）
•企事业单位的名：联合国世界卫生组织
•会议名：北京国际女子马拉松赛
•作书名、篇名、杂志名、电影电视片名等
特点：作为一个整体使用，中间不能加入别的成分
（2）熟语
是人们常用的定型化了的固定语，是一种特殊的词汇成语饮水思源、千钧一发
惯用语吹牛皮，走过场
歇后语外甥打灯笼---照旧
谚语当天和尚撞天钟
（三）略语
略语：是比较复杂的经过压缩和省略的词语。
是为了称说方便而常把较长的名称或习用短语化段，成为略语
•简称：较复杂的名称的简化形式
家用电器——家电外交部长——外长
•数词略语：对一些习用的联合短语，选择其中各项的共同语素加上短语包含的项数，即构成数词略语
陆军、海军、空军——三军
•简称不当会造成误解
一词义不同划分角度
词义划分角度
语法意义
词汇意义
广义的词义分类
比喻义
义项之间的派生关系
引申义本义
常用义基本义义项的现实作用
虚附属色彩义
概念义
信息内容的性质
生僻义四词义
词汇意义分类
词汇意义
言语义
色彩义
反身指代义
概念意义
语法意义
•语法意义是词所表示的语法特点和语法作用的意义
•任何词都有语法意义
•语法意义是一种概括性更强、概括程度更高的意义类型。
•词汇意义、色彩意义、语法意义是词义内容不可或缺的组成部分，三位一体的统一才是词义完整的内容
•词汇意义是词义内容的核心，是色彩意义和语法意义产生的基础
二词义的分析
（一）义项（义位）
词义的最小单位就是词义的义项
义项的分类
（1）基本义
（2）转义：A）引申义B）比喻义
（二）义素
•1、定义
•比较一群相关的词（语义场）的词义，概括出词义的共同特征和不同特征，这些特征就是义素
•是构成词义的最小意义单位，又叫语义特征或语义成分
•2、义素的分析
•（1）明确分析的对象：选择同一语义场的词
•（2）进行词义之间的比较，找出共同特征与区别特征，即义素
3、义素分析的作用
•准确地解释词义
大风——[+大的速度][+流动][+空气]
旋风——[+以旋转的方式进行][+流动][+空气]
自转——+转动+绕着+自己的轴心+天体
公转——+转动+绕着+另一个天体+天体
•突出词义组合之间的关系
吃——[+进食的行为][+固体]
喝——[+进食的行为][+液体]
吸——[+进食的行为][+气体]
分类建立规则库的根据之一
（三）语义场
在词义上具有共同特征的一群词聚合而成的类，又叫词群。
语义场是对外部世界系统性的反映。
一个多义词不同的义项分属不同的语义场。
通过语义场划分，将词库分成一系列的词群，便于精确查找数据
语义场分类
类属义场成员属同一个类锅—碗—瓢—盆
小学—中学—大学顺序义场成员按照某种固定
的顺序
关系义场互相对立互相依靠原告被告、主子奴
才、上级下级
部分义场对象的各组成部分彗星的：彗核、彗
发、彗尾
反义义场意义相反动静、死活、男女
穷富、美丑、老少两级义场两极中间有中间地
带
同义义场同义词群可靠牢靠、凉快凉
爽
提高语义识别方法
（1）提高语音识别系统性能，利用语音消除歧义包括停顿和重音等手段
•（2）利用语境，通过上下文的制约，消除歧义
•（3）增大知识库词汇容量，便于更准确的分词
•（4）制定相关规则，限定分词范围，便于准备搜索
•（5）采取词性分类、色彩分类等方式，将知识库分类
•（6）逐步完善规则库
我要看《英雄》
我|要|看|《英雄》
分词处理及语义消歧
语义词典
查询电影
意图分类及参数提取
机器可处理
指令
电话、短信、股票、电影。
业务模型
自然语言输入。