理解语义分析–NLP

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语义分析导论

语义分析是自然语言处理的一个分支，试图理解自然语言的含义。对我们人类来说，理解自然语言似乎是一个简单的过程。然而，由于人类语言的巨大复杂性和主观性，对机器来说，解释它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部分:

1。词汇语义分析:词汇语义分析包括单独理解文本中每个单词的含义。它基本上是指获取字典，意思是文本中的一个单词被委托携带。

2。组合语义分析:虽然知道文本每个词的意思是必不可少的，但完全理解文本的意思是不够的。

例如，考虑以下两个句子:

  • 第一句:学生爱极客 forGeeks。
  • 第二句: GeeksforGeeks 爱学生。

虽然这两个句子 1 和 2 都使用了相同的词根{student，love，geeksforgeeks}，但它们传达了完全不同的意思。

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意义。

语义分析中涉及的任务

为了理解句子的意思，以下是语义分析中涉及的主要过程:

  1. 词义消歧
  2. 关系抽取

词义消歧:

在自然语言中，一个词的意思可能会因其在句子中的用法和文本的上下文而异。词义消歧包括根据单词在文本中出现的上下文来解释单词的意思。

例如，“吠叫”这个词可能意味着“狗发出的声音”或者“树的最外层”

同样，“摇滚”一词可能意味着“石头”或“T2”一种音乐类型——因此，该词的准确含义在很大程度上取决于其上下文和在文本中的用法。

因此，机器能够克服基于用法和上下文来识别词义的歧义，这种能力被称为词义消歧。

关系提取:

语义分析涉及的另一个重要任务是关系抽取。它首先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:

语义分析是自然语言处理的一个主题，在极客博客上有解释。本文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，语义分析的一些关键要素必须仔细检查和考虑，这些要素是:

  • 上下义关系:上下义关系是指作为通称实例的术语。可以把类对象作为类比来理解。例如:“颜色是上下义词，而“灰色”、“蓝色”、“红色等是其上下义词。
  • 同音异义:同音异义是指两个或两个以上拼写相同但意义完全不同的词汇术语。例如:“玫瑰可能意味着“过去的上升形式或“一朵花”,拼写相同但意思不同；因此，玫瑰是一个同音异义词。
  • 同义关系:当两个或两个以上可能被清楚拼写的词汇具有相同或相似的意思时，它们被称为同义关系。例如:(工作，职业)，(大，大)，(停，停)。
  • 反义词:反义词是指一对具有相反意义的词汇术语——它们相对于一个语义轴是对称的。例如:(白天，夜晚)，(热，冷)，(大，小)。
  • 一词多义:一词多义是指具有相同拼写但有多个密切相关意义的词汇术语。它不同于同形异义，因为在同形异义的情况下，术语的含义不需要密切相关。例如:“人”可能意味着“人类物种”或“男性人类”或“成年男性人类”——由于所有这些不同的含义有着密切的联系，词汇术语“人”是一个多义词。
  • 部分律:部分律是指一个词汇术语是某个更大实体的组成部分的关系。例如:“车轮是“汽车的谐音”

意义表征

作为人类，理解文本信息的含义对我们来说非常简单，但对机器来说却不是这样。因此，机器倾向于以特定的格式表示文本，以便解释其含义。这种用来理解文本意义的形式结构被称为意义表征。

语义系统的基本单位:

为了完成语义分析中的意义表示，理解这种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:

  1. 实体:实体是指特定的单位或个人，如人或地点。比如 GeeksforGeeks，德里等。
  2. 概念:概念可以理解为实体的概括。它指的是一大类个体单位。例如学习门户、城市、学生。
  3. 关系:关系有助于建立各种实体和概念之间的关系。例如:“极客博客是一个学习门户”，“德里是一座城市。”等等。
  4. 谓语:谓语代表句子的动词结构。

在意义表征中，我们使用这些基本单位来表示文本信息。

意义表征的方法:

现在我们已经熟悉了意义表征的基本理解，下面是一些最流行的意义表征方法:

  1. 一阶谓词逻辑(FOPL)
  2. 语义网
  3. 框架
  4. 概念依赖(光盘)
  5. 基于规则的体系结构
  6. 格语法
  7. 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，我们试图用文本传达的突出情感来标记文本。当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，我们试图将我们的文本分类到一些预定义的类别中。例如:确定一篇研究论文是物理、化学还是数学
  • 在意图分类中，我们尝试确定一条短信背后的意图。例如:确定客户服务部门收到的电子邮件是查询、投诉还是请求。

文本提取

在文本提取中，我们的目标是从文本中获取特定的信息。

例如，

  • 在关键词抽取中，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的重要组成部分。在文本信息不断扩展的时代，组织从这些数据中获取见解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，从而在减少人工劳动的同时提供无价的数据。

此外，语义分析还被广泛用于促进自动应答系统(如聊天机器人)的进程，这些系统无需任何人工干预就能回答用户的查询。

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