自然语言处理（NLP）第十篇-语义分析简介语义分析是自然语言处理（NLP）中的关键环节，旨在理解文本背后的含义和意图。与词法分析和句法分析不同，语义分析关注的是语言单位（如词、短语、句子）在特定上下文中的真实含义，而非仅仅分析其结构或形式。语义分析的主要任务包括：1.词义消歧：确定多义词在具体语境中的正确含义。2.语义角色标注：识别句子中动作的施事、受事、时间、地点等语义角色。3.语义关系抽取：分析文本中实体或概念之间的逻辑关系（如因果关系、所属关系等）。4.情感分析：判断文本表达的情感倾向（如积极、消极或中性）。语义分析的应用广泛，例如：-搜索引擎优化（理解用户查询的真实意图）-机器翻译（确保译文准确传达原文含义）-智能客服（精准识别用户问题并提供合理回答）-信息抽取（从非结构化文本中提取结构化知识）随着深度学习的发展，基于神经网络（如BERT、GPT等）的语义表示方法显著提升了语义分析的性能，使机器能够更贴近人类的理解水平。
