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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，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。
第五章语言的表达内容──语义教学目的与要求：了解语素、词语、词组和句子等语言单位的定义以及具有的意义；了解语音、语汇和语法这三个语言要素的意义第一节语义概说一、什么是语义1、定义：语义指的是“语言的意义”，是语言形式的表达内容2、语义所包括的内容：（1）语汇意义：实词和固定短语所表达的意义语法意义：虚词、语序、形态、句调等所表达的意义。
（2）言内之意：一般的、稳定的意义言外之意：个别的、临时的意义如：今天天气很热（3）理性意义：表达人们对客观世界的事物和现象的认识非理性意义：表达人们的主观情感、态度及语体风格如：你真讨厌二、语义的性质★（1）概括性：人们可以从具体事物中抽象概括出使一类事物区别于他类事物的特征，同时舍弃同类事物之间的各种差别。
如：笔（2）模糊性：模糊性是指词义所反映的对象只有一个大致的范围，而没有明确的界线。
如：土豪、中午。
（3）民族性：由于不同的民族对客观事物的认识不同，对客观事物的概括及分类也存在差异，因而不同语言的语义也会有所不同。
如：龙：中国的龙是一种吉祥的动物；而西方的dragon是一种危害人间的怪物。
三、语义在语言系统中的地位1、要不要研究语义语言形式和语言意义彼此密不可分，互相不能取代，强调语言研究中形式和意义的“结合”2、怎样研究语义：研究各种语言片段表示的语汇意义和语段意义第二节词语的意义一、词义的构成要素1、理性意义和非理性意义（1）理性意义：是人们对主观世界事物的反映，而且是概括性的反映如：山、河、神仙、天堂（2）非理性意义：附着在词的理性意义之上的，因而又叫做词义的附加色彩。
主要表现为：感情色彩、语体色彩、形象色彩2、语素义（1）单纯词：词义=语素义，单纯词由一个语素构词如：书（2）合成词：①词义=语素义+语素义如：皮包②词义并不能从其构成语素义推导而来如：针线3、义项★（1）定义：义项是词典释义的最小单位。
一个词有几个义项，根据词所反映的对象的多少来决定的如：凉：①温度低。
