理解语义分析——NLP

语义分析简介

语义分析是自然语言处理 (NLP) 的一个子领域，它试图理解自然语言的含义。理解自然语言对我们人类来说似乎是一个简单的过程。然而，由于人类语言涉及巨大的复杂性和主观性，解释它对于机器来说是一项相当复杂的任务。自然语言的语义分析捕捉给定文本的含义，同时考虑上下文、句子的逻辑结构和语法角色。

语义分析部分

自然语言的语义分析可以分为两大类：

1. 词汇语义分析：词汇语义分析涉及单独理解文本中每个单词的含义。它基本上是指提取文本中一个单词被委托携带的字典含义。

2. 组合语义分析：虽然知道文本中每个单词的意思是必不可少的，但仅仅完全理解文本的意思是不够的。

例如，考虑以下两个句子：

句子 1：学生喜欢 GeeksforGeeks。
句子 2： GeeksforGeeks 爱学生。

尽管这两个句子 1 和 2 都使用相同的一组词根 {student, love, geeksforgeeks}，但它们传达的含义完全不同。

因此，在组合语义分析下，我们试图理解单个单词的组合如何形成文本的含义。

语义分析涉及的任务

为了理解句子的含义，以下是语义分析中涉及的主要过程：

词义消歧
关系提取

词义消歧：

在自然语言中，单词的含义可能会根据其在句子中的用法和文本的上下文而有所不同。 Word Sense Disambiguation 涉及根据单词在文本中出现的上下文来解释单词的含义。

例如，“吠声”一词可能表示“狗发出的声音”或“树的最外层”。

同样，“摇滚”这个词可能意味着“一块石头”或“一种音乐流派”——因此，这个词的准确含义在很大程度上取决于它在文本中的上下文和用法。

因此，机器克服基于单词用法和上下文识别单词含义所涉及的歧义的能力称为词义消歧。

关系提取：

语义分析中涉及的另一个重要任务是关系提取。它首先涉及识别句子中存在的各种实体，然后提取这些实体之间的关系。

例如，考虑以下句子：

语义分析是 NLP 的一个主题，在 GeeksforGeeks 博客上进行了解释。本文中涉及的实体及其关系如下所示。

实体

关系

语义分析的要素

在处理自然语言时必须仔细检查和考虑的语义分析的一些关键要素是：

Hyponymy： Hyponymys 是指一个术语，它是通用术语的一个实例。它们可以通过类-对象类比来理解。例如：“颜色”是上位词，而“灰色”、“蓝色”、“红色”等是它的下位词。
同名：同名是指两个或多个拼写相同但含义完全不同的词汇。例如：“玫瑰”可能表示“上升的过去形式”或“一朵花”，——拼写相同但含义不同；因此，“玫瑰”是一个谐音。
同义词：当两个或多个可能拼写清楚的词汇具有相同或相似的含义时，它们被称为同义词。例如：（工作，职业），（大，大），（停止，停止）。
反义词：反义词是指一对具有对比意义的词汇——它们与语义轴对称。例如：（白天、夜晚）、（热、冷）、（大、小）。
多义词：多义词是指具有相同拼写但具有多个密切相关含义的词汇。它与同音异义不同，因为在同音异义的情况下，术语的含义不需要密切相关。例如：“男人”可能意味着“人类物种”或“男性人类”或“成年男性人类”——因为所有这些不同的含义都有密切的关联，所以词汇术语“男人”是一个多义词。
Meronomy： Meronomy 是指一种关系，其中一个词汇是某个更大实体的组成部分。例如：“轮子”是“汽车”的分词

意义表示

虽然，作为人类，我们很容易理解文本信息的含义，但对于机器来说并非如此。因此，机器倾向于以特定格式表示文本以解释其含义。这种用于理解文本含义的形式结构称为含义表示。

语义系统的基本单位：

为了在语义分析中完成意义表示，了解这些表示的构建单元是至关重要的。语义系统的基本单位解释如下：

实体：实体是指特定的单位或个人，例如人或地点。例如 GeeksforGeeks、德里等。
概念：概念可以理解为实体的概括。它指的是广泛的单个单位。例如学习门户、城市、学生。
关系：关系有助于建立各种实体和概念之间的关系。例如：“GeeksforGeeks 是一个学习门户”、“德里是一座城市。”等。
谓词：谓词表示句子的动词结构。

在含义表示中，我们使用这些基本单位来表示文本信息。

意义表示的方法：

现在我们已经熟悉了对意义表示的基本理解，下面是一些最流行的意义表示方法：

一阶谓词逻辑 (FOPL)
语义网
框架
概念依赖 (CD)
基于规则的架构
案例语法
概念图

语义分析技术

基于一个人试图实现的最终目标，语义分析可以以多种方式使用。两种最常见的语义分析技术是：

文本分类

在文本分类中，我们的目标是根据我们打算从文本数据中获得的见解来标记文本。

例如：

在情感分析中，我们尝试用它们传达的突出情感来标记文本。在分析客户评论以进行改进时，这是非常有益的。
在主题分类中，我们尝试将我们的文本分类为一些预定义的类别。例如：确定研究论文是物理、化学还是数学
在Intent Classification中，我们尝试确定文本消息背后的意图。例如：识别在客户服务处收到的电子邮件是查询、投诉还是请求。

文本提取

In-Text Extraction，我们旨在从文本中获取特定信息。

例如，

在Keyword Extraction中，我们尝试获取定义整个文档的基本词。
在实体提取中，我们尝试获取文档中涉及的所有实体。

语义分析的意义

语义分析是自然语言处理 (NLP) 的重要组成部分。在文本信息不断扩展的时代，组织从此类数据中汲取洞察力以推动业务发展非常重要。语义分析帮助机器解释文本的含义并提取有用的信息，从而在减少人工工作的同时提供宝贵的数据。

此外，语义分析还被广泛用于促进自动回答系统（如聊天机器人）的流程——无需任何人工干预即可回答用户查询。