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利用AI技术进行关键词提取与语义分析一、关键词提取与语义分析的概述在如今信息爆炸式增长的时代，人们需要更快、更有效地处理海量文本信息。
利用人工智能（AI）技术进行关键词提取与语义分析成为了一种有效的解决方案。
关键词提取可以帮助我们挖掘出文本中最重要、最具代表性的单词或短语，而语义分析则可以深入理解这些关键词之间的联系与意义。
本文将介绍利用AI技术进行关键词提取与语义分析的方法及其应用领域。
二、关键词提取的方法1. 基于频率统计的方法：通过统计单词在文本中出现的频率来确定关键词。
常见的算法有TF-IDF和TextRank。
2. 基于机器学习的方法：训练一个分类器模型，通过学习已标注好分类的文档，进行预测新文档中可能成为关键词的单词。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络进行特征抽取和模式匹配，通过训练大规模数据集来完成关键词提取任务。
三、语义分析的方法1. 传统的基于规则和知识库的方法：构建专门的规则和知识库，利用领域专家的知识对关键词进行语义理解。
2. 基于分布式表示的方法：将单词或短语映射到一个高维度的向量空间中，通过比较向量之间的距离来衡量其语义相似性。
3. 基于深度学习的方法：使用神经网络进行语义表达的学习与提取，例如利用预训练模型BERT。
四、关键词提取与语义分析在实际应用中的意义1. 文本摘要与搜索引擎优化：通过提取关键词和理解文本语义，可以帮助生成更加准确清晰的文本摘要，并且能够提高搜索引擎对特定内容的检索效果。
这对于网站SEO和信息检索非常重要。
2. 知识图谱构建与问答系统：利用关键词提取和语义分析技术可以帮助构建知识图谱并辅助问答系统。
根据用户输入问题，系统可以处理并推断出用户真正想查询的信息，并给出精确准确的答案。
3. 舆情监测与情感分析：通过对大量文本进行关键词提取和语义分析，可以及时了解公众对特定事件或话题的反应和情感倾向。
这对于政府、企业和媒体等机构的舆情监测、品牌管理和市场调研具有重要意义。
语义分析的一些方法(上篇)人工智能林 17小时前70℃0评论作者：火光摇曳念。
wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。
工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。
要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。
而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。
接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。
本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。
先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。
接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。
最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。
而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。
1.1 中文分词拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。
分词的方法一般有如下几种：基于字符串匹配的分词方法。
此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。
根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。
如何使用机器学习技术进行语义分析随着互联网的快速发展，海量的文本数据涌现而出。
为了从这些大数据中提取有用的信息，语义分析成为一项重要的任务。
语义分析旨在理解文本中隐藏的意义和情感，并将其转化为有用的结构化数据。
机器学习技术在语义分析中起着重要的作用，它可以通过训练模型来自动推断文本的含义。
本文将介绍如何使用机器学习技术进行语义分析。
一、文本预处理在进行语义分析之前，首先需要对文本数据进行预处理。
预处理包括以下步骤：1. 去除文本中的噪声：文本中可能包含各种噪声，如标点符号、数字、特殊字符等。
这些噪声对于语义分析是无关的，应该被去除掉。
2. 分词：将文本划分为单词或短语，这是下一步特征提取的基础。
3. 去除停用词：停用词是指在语义分析中没有实际意义的常用词，如“的”、“是”、“在”等。
去除停用词可以减少特征空间的维度。
4. 词形还原：将词汇还原为它们的原始形式，如将“running”还原为“run”。
这可以减少不同形式的词汇造成的特征冗余。
二、特征提取特征提取是语义分析的关键步骤，它将文本转化为机器学习算法可用的数值特征。
以下是一些常用的特征提取方法：1. 词袋模型：词袋模型将文本表示为一个词汇表中单词的向量。
向量的每个维度表示相应单词在文本中的出现频率。
这种方法忽略了单词顺序，仅关注单词的频率信息。
2. TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）考虑了一个词在当前文本中的频率以及在整个文档集合中的频率。
它通过乘积的方式给予高频词汇更高的权重。
3. Word2Vec：Word2Vec将单词映射为低维向量，使得语义上相似的单词在向量空间中距离更近。
这种方法有助于捕捉上下文信息和词汇间的关联。
三、机器学习模型训练在特征提取之后，可以使用机器学习模型对文本进行分类、情感分析等任务。
以下是一些常用的机器学习算法：1. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，它在文本分类中被广泛使用。
专业的语义研究方法语义研究是语言学中的一个重要领域，它探讨的是语言单位（如词、短语、句子）的意义和它们之间的关系。
为了进行准确的语义研究，研究者需要运用专业的语义研究方法。
本文将介绍几种常用的语义研究方法，包括字义分析、句义分析和语篇分析。
1. 字义分析字义分析是语义研究的基础，它研究的是单个词语的意义。
在进行字义分析时，研究者可以参考词典、语料库等工具和资源。
首先，研究者需要查阅各种字典，了解该词在不同语境中的意义。
其次，语料库可以提供大量真实语言数据，研究者可以通过观察和分析这些数据，探究词语的使用频率、搭配性等特征。
2. 句义分析句义分析是研究句子意义的方法。
研究者需要分析句子中词语之间的关系和句子结构对整个句子意义的影响。
在进行句义分析时，可以应用一些形式逻辑的方法，如逻辑关系分析、语法角色分析等。
此外，可以利用语义角色标注等工具和技术来帮助分析句子中各个成分在句义上的扮演角色。
3. 语篇分析语篇分析是研究文本整体意义的方法。
相比于字义分析和句义分析，语篇分析更关注词语和句子之间的上下文关系和语用信息。
在进行语篇分析时，研究者需要考虑到话语的背景、说话者的意图、听话者的推理等因素。
通过综合考虑这些因素，可以更全面地理解文本的意义。
除了上述的方法，还有其他一些专业的语义研究方法，如语义图谱分析、语义角色标注和语义关系分类等。
这些方法都有各自的特点和适用范围，研究者可以根据具体的研究目标和语料的特点选择合适的方法进行研究。
总结起来，专业的语义研究方法包括字义分析、句义分析和语篇分析等。
通过运用这些方法，研究者可以深入探究语言单位的意义，促进对语言现象的理解和解释。
在进行语义研究时，需要注意使用适当的工具和资源，并结合具体的研究目标制定研究方法和步骤，以获得准确、全面的研究成果。
语言的语义特征与语义分析语言是人类最重要的交流工具之一，通过语言，我们能够表达和传递信息、理解和交流思想。
语言的语义特征是指语言表达的意义以及其中的意义关系，而语义分析则是对语言的意义进行深入研究和分析的过程。
语言的语义特征具有多样性和复杂性。
首先，语言中的词汇具有多义性。
许多词汇可以在不同的上下文中拥有不同的意思。
例如，“银行”一词既可以指金融机构，也可以指河岸。
这种多义性给语义分析带来了挑战，需要根据上下文来确定词汇的确切意思。
其次，语言的语义特征包含了一系列语义关系。
语义关系是指语言中不同元素之间的意义联系。
最常见的语义关系有上下位关系、反义关系、同义关系等。
比如，“猫”是“动物”的一个具体例子，它们之间存在上下位关系；“高”和“矮”是反义词，它们之间存在反义关系。
通过分析这些语义关系，我们能够更好地理解和运用语言。
另外，语言的语义特征还涉及到隐含意义和语用信息。
隐含意义指的是在表面上不明显的意义，需要读者或听者通过推理来理解。
例如，“你还不错”这句话表面上是给予肯定的意思，但在特定的语境下，可能隐藏着一种讽刺的意味。
语用信息则是指通过语言交流中的非语言元素和上下文暗示的信息。
比如，说话人的语气、语速、面部表情等可以影响事件的解读。
语义分析是对语言的意义进行研究的重要方法。
语义分析可以帮助我们更准确地理解和解释语言。
在自然语言处理和人工智能领域，语义分析被广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答等任务中。
语义分析的方法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是通过定义一系列语义规则，然后应用这些规则来解析和理解语言。
基于统计的方法则是通过分析大量语言数据来学习语言的意义模式，并根据统计规律进行语义分析。
值得一提的是，语义分析还面临着一些挑战。
首先，不同的语言和不同的语境可能存在着不同的语义特征。
因此，语义分析在跨语言和跨文化的情况下可能会受到限制。
其次，语义分析仍然存在一定的误差率。
现代汉语语法的五种分析方法现代汉语语法的五种分析方法是语法学基础里很重要的一个内容,老师上课也会讲到,我在这里把最简略的内容写在下面,希望能对2017汉硕考研学生的专业课学习有所帮助详细阐释中心词分析法、层次分析、变换分析法、语义特征分析法和语义指向分析的具体内涵：了解更多的汉硕考研信息、资料加丹丹老师Q;依旧义乌散散刘思伊尔一.中心词分析法：分析要点：1．分析的对象是单句；2．认为句子又六大成分组成——主语、谓语或述语、宾语、补足语、形容词附加语即定语和副词性附加语即状语和补语;这六种成分分为三个级别：主语、谓语或述语是主要成分,宾语、补足语是连带成分,形容词附加语和副词性附加语是附加成分；3．作为句子成分的只能是词；4．分析时,先找出全句的中心词作为主语和谓语,让其他成分分别依附于它们；5．分析步骤是,先分清句子的主要成分,再决定有无连带成分,最后指出附加成分;标记：一般用║来分隔主语部分和谓语部分,用══标注主语,用——标注谓语,用~~~~~~标注宾语,用标注定语,用标注状语,用<>标注补语;作用：因其清晰明了得显示了句子的主干,可以一下子把握住一个句子的脉络,适合于中小学语文教学,对于推动汉语教学语法的发展作出了很大贡献;还可以分化一些歧义句式;比如：我们五个人一组;1我们║五个人一组;2我们五个人║一组;总结：中心词分析法可以分化一些由于某些词或词组在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧义关系;局限性：1．在一个层面上分析句子,层次性不强；2．对于一些否定句和带有修饰成分的句子,往往难以划分；如：我们不走;≠我们走;封建思想必须清除;≠思想清除;3.一些由于句子的层次关系不同而造成的歧义句子无法分析；如：照片放大了一点儿;咬死了猎人的狗;二.层次分析：含义：在分析一个句子或句法结构时,将句法构造的层次性考虑进来,并按其构造层次逐层进行分析,在分析时,指出每一层面的直接组成成分,这种分析就叫层次分析;朱德熙先生认为,层次分析不能简单地将其看作是一种分析方法,而是应当看做一种分析原则,是必须遵守的;可以说说为什么层次分析实际包含两部分内容：一是切分,一是定性;切分,是解决一个结构的直接组成成分到底是哪些；而定性,是解决切分所得的直接组成成分之间在句法上是什么关系;基本精神：1．承认句子或句法结构在构造上有层次性,并在句法分析上严格按照内部的构造层次进行分析；2．进行分析时,要明确说出每一个构造层面的直接组成成分；3．分析时只管直接成分之间的语法结构关系,不管间接成分之间的语法结构关系或句法结构中实词与实词之间的语义结构关系；优越性：1．注意到了句子构造的层次性；如:他刚来我们便宜他了││__│││___││___││_____│他刚来我们便宜他了_______________________________________2.有效地分化了歧义句,帮助我们更好地理解句子；如：照片放大了一点儿;_1_________2_________1-2主谓关系__3______4___3-4述宾关系_5__6_5-6述补关系照片放大了一点儿;_1_________2__________1-2主谓关系_3_______4_______3-4述补关系__5_____6___5-6述补关系3．发现新的语法现象,揭示新的语法规律；如：父亲的父亲的父亲父亲的父亲的父亲a_______1________2__b___1_________2______按a切分,意思是“祖父的父亲”,即曾祖父；按b切分,意思是“父亲的祖父”,也是指曾祖父——二者意义一样;到底哪种是正确的划分方法呢如果要表达：老师的孩子的同学姐姐的岳父的侄子我们就只能：_______1_________2__通过考察,我们会发现类似“N的+N的+N”,由指人的名词自相组合而成的偏正结构内部有极强的规律性,按照a来划分是合理的;而“父亲的父亲的父亲”出现ab均可的现象则是一种巧合,这就类似于：17+3=7+3=10正确的运算17+3=110=10不正确的运算7+31=7+3=10正确的运算7+31=101=10不正确的运算注意问题：可以叫切分的原则1．切分句子不能根据语感和语音停顿；2．每一层面上切分所得的直接组成成分,如果不是单词,则必须能在别类句法结构中在现；如：很有办法_1___2___3.每一层面上切分所得的直接组成成分,它们之间组合所依据的规则在语言中必须有普遍性；如：张三喝啤酒__1______2____4．一层面上切分所得的直接组成成分,彼此组合起来,在意义上必须跟原先结构所表现的意思一致;局限性：1．它只能揭示句法结构的构造层次和直接组成成分之间的显性语法关系,即语法结构关系,不能揭示句法结构内部所隐含的语义结构关系：如：我在房顶上发现了他;_1____________2_________________3___________4________4____5_____6____7__由此并不能看出,是“我”在房顶上,还是“他”在房顶上,亦或是“我”和“他”都在房顶上;2．层次分析对有些现象只能做出描述,并不能做出解释：如：木头桌子质量——→桌子质量羊皮领子大衣—/→领子大衣三．变换分析法：产生：在语言中存在着大量的由于句中实词与实词之间的语义结构关系不同而造成的种种有意思的现象,特别是歧义现象;要揭示这种隐含在句子里边的实词与实词之间的语义结构关系就得寻求新的分析方法,因此,变换分析法产生;原则：1．作为一个合格的变换,一定得形成一个变换矩阵；2．在变换矩阵中,左边作为原句式的一个个实例,形式必须相同,语法意义也必须一致；3．在变换矩阵中,右边的作为变换式的一个个实例,形式必须相同,语法意义也必须一致；4．变换矩阵中每一横行左右两侧的句子,即每一横行作为原句式的实例和作为变换式的实例,其共现词之间的语义结构关系必须保持一致；5．矩阵中每一横行左右两侧的句子,即每一横行作为原句式的实例和作为变换式的实例,二者在语法意义上的差别一致;作用：1．变换分析法最直接的作用是可以有效地分化歧义句式；如：咬死了猎人的狗咬死了猎人的狗a___1______2____b_____1_______2_a：动词+补语了+名词1+的+补语了—→把+名词1+的+名词2+动词+补语了咬死了猎人的狗—→把猎人的狗咬死了b:动词+补语了+名词1+的+名词2—→是+指量名2+动词+补语了+名词咬死了猎人的狗—→是那条狗咬死了猎人2.变换分析的运用更有助于我们把语法研究引向深入,揭示更多的语法规律；①：双宾结构的远宾语不能有表示占有领属关系的偏正结构充任；②：现代汉语里不用“被”“给”一类字的受事主语句有一个特点,即受事主语不能是人称代词；③：使用程度副词“还”的“比”字句,除了表示比较外,还能表示比拟；而使用程度副词“更”的“比”字句则不可以；④：表总括的程度副词“都”,强调表示“都”后面所说的性状或情况适用于它所指向的某个集合中的每一个个体;局限：可以分化歧义句,但是不能解释造成歧义的原因;如：楼上演着戏;楼上坐着人;这两句话同属于“名词处所+动词+着+名词”的句式,词类的序列相同,内部构造层次和结构关系也相同,但却表达不同的语法意义;四．语义特征分析法：了解更多的汉硕考研信息、资料加丹丹老师Q;依旧义乌散散刘思伊尔产生：由于变换分析的局限,并不能解释为什么句子格式相同——词类序列相同,内部构造层次相同,每一层面的直接组成成分之间的语法结构关系相同,却会产生歧义,我们才采用语义特征分析法来解决问题;如上述：楼上演着戏;a楼上坐着人;b经过分析,我们可以发现,虽然两句都属于“名词处所+动词+着+名词”的句式,可是动词表示的语法意义却不相同：a式：名词处所+动词+着+名词——动词表示活动,表动态b式：名词处所+动词+着+名词——动词表示存在,表静态所以b类动词都有“使附着”的意味,这样就可以搞清楚歧义的产生了;关于语义特征：语义特征原是语义学中的概念,指的是某个次在意义上所具有的特点;我们分析和描写词的语义特征,主要有三个目的：从某个特定的角度对某一个语义类进行再分类；凸显同属于一个语义类的不同词语之间的差异；用来区别看似同义实际并不同义的词;语法学中所讲的某一小类实词的语义特征是指该小类实词所特有的、能对它所在的句法格式起制约作用的、并足以区别于其他小类实词的语义内涵或语义要素;这里有两层含义：1．如果离开具体句式,单纯从词汇角度概括一些词的语义特点,那不一定有句法上的价值；2．某些实词是否具有某种语义特征,只有结合具体的句法格式才能确定并概括得到;因此,语法研究中的“语义特征”,是着眼于分析、概括处于同一句法格式的各个实例中的同一关键位置上的实词所共有的语义特征;关于语义特征分析：所谓语义特征分析,是指通过分析某句法格式的各个实例中处于关键位置上的实词所具有的共同的语义特征,来解说明代表这些实例的句法格式之所以独具特色、之所以能与其他同形句法格式相区别、之所以只允许这一部分词语进入而不允许那一部分词语进入的原因;语义特征分析为进一步分化同形句式,为根据句法研究的需要对同一类实词划分小类,提供了更为可靠的句法、语义依据,因此语义特征分析无疑使语法研究朝着形式和意义相结合的方向迈出了可喜的一步;了解更多的汉硕考研信息、资料加丹丹老师Q;依旧义乌散散刘思伊尔五．语义指向分析：关于语义指向和语义指向分析：语义指向,按其狭义的理解,是指句中某个句法成分与哪一个成分之间有语义关系,即只是指举重的某个成分在语义上跟哪个成分发生最直接的关系;如：他热热地炸了一盘花生米;a他高高兴兴地炸了一盘花生米;b他脆脆地炸了一盘花生米;cabc三句的格式完全相同,表面上看,他们彼此的差异只是具体作状语的词不同；可在语义上,各句的状语在语义上所直接联系的成分是不同的——a中“热热地”指向谓语动词“炸”,b 中“高高兴兴地”指向施事主语“他”,c中“脆脆地”指向宾语成分“花生米”;通过分析句中某一成分的语义指向来揭示、说明、解释某种语法现象,这种分析手段就称为“语义指向分析”;需要考虑的问题：1．前指还是后指所谓“前指还是后指”是说那句法成分在语义上是指向它前面的句法成分还是指向它后面的句法成分;如：我和他先后去广州参加一个会;↑______↑___∣指前我先后去过广州和福州;∣____________↑________↑指后我和他先后去过广州和福州;↑______↑__∣________↑________↑指前/指后2．指向句内成分还是句外成分如：我很好;——谓语“好”指向句内成分“我”他被客气地邀请进了会议室;——状语“客气地”在语义上指向句外成分3．指向名词性成分还是谓词性成分如：我才做;a我才做第二道题;b我才做三道题;c我才做完;d以上四个句子,副词“才”都做状语,且都为后指,但各自的语义指向却不同——a中副词“才”指向谓词“做”；b中副词“才”指向谓词“做”的受事名词性成分“第二道题”；c中副词“才”指向数量成分“三道”；d中副词“才”指向表示行为动作结果的谓词“完”; 4．指向施事,还是受事,还是工具,还是处所,还是其他如果某个成分是属于指向名词性成分的,就得考虑那个成分是指向施事,还是受事,还是工具,还是处所,还是别的什么;如：砍光了;a砍累了;b砍钝了;c这三个述补结构其补语都是指向名词性成分的,可是各自的语义指向却是不同的——a的补语“光”指向“砍”的受事；b的补语“光”指向“砍”的补语施事；c的补语“光”指向“砍”工具;语义指向分析的作用：语义指向分析结实了句法成分在语法上和语义上的矛盾,指明了句法成分之间,特别是间接的句法成分之间语义上的种种联系,从而可以比较合理地解释句法结构和语义结构之间复杂的对应关系;1．可以进一步帮助分化歧义句式：如：他有一个女儿,很骄傲;┌他有一个女儿,他很骄傲;—→∣└他有一个女儿,他女儿很骄傲;2．为解释某些语法现象提供了一种新的角度如：砍光了;砍累了;砍钝了;3．提出了一些新的研究课题,引起我们的思考,从而有助于开阔语法研究的思路,将语法研究引向深入了解更多的汉硕考研信息、资料加丹丹老师Q;依旧义乌散散刘思伊尔。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术在近年来得到了广泛的应用和发展，其中语义分析是NLP中的重要研究方向之一。
语义分析旨在理解文本背后的含义和语义关系，以便进行情感分析、信息检索、自动问答等应用。
本文将介绍几种常见的语义分析模型，包括词向量模型、主题模型和深度学习模型，并进行对比分析它们的优缺点。
词向量模型是一种最早的语义分析方法，它通过将单词表示为高维向量，利用单词在上下文中的分布来捕捉单词之间的语义关系。
其中比较典型的模型包括词袋模型（Bag of Words，BoW）、词袋模型加上TF-IDF权重和word2vec模型。
词向量模型的优点在于简单易实现，而且能够有效地表示单词的语义信息。
但是词向量模型也存在着一些问题，比如对于词义的歧义性处理能力较弱，而且无法处理词序信息。
主题模型是另一种常见的语义分析方法，它试图从文本集合中挖掘出潜在的主题结构。
典型的主题模型包括潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）和潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）。
主题模型的优点在于能够发现文本背后的潜在语义结构，而且对于词义的歧义性处理能力较强。
但是主题模型也存在着一些问题，比如对于主题的解释性较差，而且对于长文本的处理能力较弱。
深度学习模型是近年来兴起的一种语义分析方法，它通过构建深层神经网络来学习文本的表示和语义信息。
典型的深度学习模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（Long Short-TermMemory，LSTM）和注意力机制模型。
深度学习模型的优点在于能够学习文本的复杂表示和语义信息，而且对于词序信息的处理能力较强。
但是深度学习模型也存在着一些问题，比如需要大量的数据进行训练，而且模型的解释性较差。
综上所述，不同的语义分析模型各有其优缺点，选择合适的模型取决于具体的应用场景和需求。
专业的语义分析理论语义分析是自然语言处理（NLP）的一个重要研究领域，旨在深入理解和解释人类语言表达的含义和语境。
在这个系统的分析过程中，专业的语义分析理论发挥了关键作用。
本文将探讨和介绍一些主要的专业语义分析理论，以及它们在实际应用中的重要性。
一、词汇语义学词汇语义学是语义分析的基础，研究词汇的含义、概念以及它们之间的关系。
其中最为重要的理论之一是义原理论，它认为每个词都可以通过一组基本的概念来定义和解释。
例如，通过将“狗”定义为“动物”、“哺乳动物”、“四腿”等概念，我们可以精确地描绘出“狗”的语义。
二、词义消歧词义消歧是解决词汇歧义性的过程，它在语义分析中扮演着重要的角色。
一些经典的文本解析模型，如词袋模型和主题模型，都可以用来进行词义消歧。
此外，还有一些基于上下文的方法，如余弦相似度和词汇网络，可以帮助我们确定在给定上下文环境中的词义。
三、语法语义学语法与语义之间的关系是专业语义分析理论研究的一个关键领域。
在这个领域中，有一种被广泛应用的理论叫做依存语法。
依存语法通过分析句子中词与词之间的依赖关系来理解句子的结构和意义。
这种方法不仅可以帮助我们识别句子中的主语、宾语等语法成分，还可以揭示它们之间的语义关系。
四、语义角色标注语义角色标注是一个将句子中的词与语义角色进行对应的过程。
主要有两种方法：基于规则和基于统计的方法。
基于规则的方法使用预定义的语法规则来进行标注，而基于统计的方法则通过训练模型来自动学习标注规则。
这种标注方法在很多语义分析任务中都起到了重要的作用，比如情感分析和信息抽取。
五、语义关系抽取语义关系抽取是一项关键的任务，旨在从文本中提取出词与词之间的语义关系。
这项任务可以应用于问答系统、知识图谱构建等领域。
目前，一些深度学习模型，如循环神经网络和卷积神经网络，已经被成功应用于语义关系抽取任务中，取得了显著的效果。
六、情感分析情感分析是语义分析领域的一个重要应用，旨在识别和分析文本中蕴含的情感倾向。
语义分析的一些方法语义分析的一些方法(上篇)•5040语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。
wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。
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而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。
接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。
本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。
先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。
接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。
最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。
而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。
1.1 中文分词拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。
分词的方法一般有如下几种：•基于字符串匹配的分词方法。
此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。
根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。
•全切分方法。
它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。
它的优点在于可以解决分词中的歧义问题。
下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。
下图中“南京市长江大桥”的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。
图1. “南京市长江大桥”语言模型得分••由字构词的分词方法。
可以理解为字的分类问题，也就是自然语言处理中的sequence labeling问题，通常做法里利用HMM，MAXENT，MEMM，CRF等预测文本串每个字的tag[62]，譬如B，E，I，S，这四个tag分别表示：beginning, inside, ending, single，也就是一个词的开始，中间，结束，以及单个字的词。
例如“南京市长江大桥”的标注结果可能为：“南(B)京(I)市(E)长(B)江(E)大(B)桥(E)”。
由于CRF既可以像最大熵模型一样加各种领域feature，又避免了HMM的齐次马尔科夫假设，所以基于CRF的分词目前是效果最好的，具体请参考文献[61,62,63]。
除了HMM，CRF等模型，分词也可以基于深度学习方法来做，如文献[9][10]所介绍，也取得了state-of-the-art的结果。
图2. 基于深度学习的中文分词•上图是一个基于深度学习的分词示例图。
我们从上往下看，首先对每一个字进行Lookup Table，映射到一个固定长度的特征向量(这里可以利用词向量，boundary entropy，accessor variety等)；接着经过一个标准的神经网络，分别是linear，sigmoid，linear层，对于每个字，预测该字属于B,E,I,S的概率；最后输出是一个矩阵，矩阵的行是B,E,I,S 4个tag，利用viterbi算法就可以完成标注推断，从而得到分词结果。
•一个文本串除了分词，还需要做词性标注，命名实体识别，新词发现等。
通常有两种方案，一种是pipeline approaches，就是先分词，再做词性标注；另一种是joint approaches，就是把这些任务用一个模型来完成。
有兴趣可以参考文献[9][62]等。
一般而言，方法一和方法二在工业界用得比较多，方法三因为采用复杂的模型，虽准确率相对高，但耗时较大。
1.2 语言模型前面在讲“全切分分词”方法时，提到了语言模型，并且通过语言模型，还可以引出词向量，所以这里把语言模型简单阐述一下。
语言模型是用来计算一个句子产生概率的概率模型，即P(w_1,w_2,w_3…w_m)，m表示词的总个数。
根据贝叶斯公式：P(w_1,w_2,w_3 … w_m) = P(w_1)P(w_2|w_1)P(w_3|w_1,w_2) …P(w_m|w_1,w_2 … w_{m-1})。
最简单的语言模型是N-Gram，它利用马尔科夫假设，认为句子中每个单词只与其前n–1个单词有关，即假设产生w_m这个词的条件概率只依赖于前n–1个词，则有P(w_m|w_1,w_2…w_{m-1}) =P(w_m|w_{m-n+1},w_{m-n+2} … w_{m-1})。
其中n越大，模型可区别性越强，n越小，模型可靠性越高。
N-Gram语言模型简单有效，但是它只考虑了词的位置关系，没有考虑词之间的相似度，词语法和词语义，并且还存在数据稀疏的问题，所以后来，又逐渐提出更多的语言模型，例如Class-based ngram model，topic-based ngram model，cache-based ngram model，skipping ngram model，指数语言模型（最大熵模型，条件随机域模型）等。
若想了解更多请参考文章[18]。
最近，随着深度学习的兴起，神经网络语言模型也变得火热[4]。
用神经网络训练语言模型的经典之作，要数Bengio等人发表的《A Neural Probabilistic Language Model》[3]，它也是基于N-Gram的，首先将每个单词w_{m-n+1},w_{m-n+2} … w_{m-1}映射到词向量空间，再把各个单词的词向量组合成一个更大的向量作为神经网络输入，输出是P(w_m)。
本文将此模型简称为ffnnlm（Feed-forward Neural Net Language Model）。
ffnnlm 解决了传统n-gram的两个缺陷：(1)词语之间的相似性可以通过词向量来体现；(2)自带平滑功能。
文献[3]不仅提出神经网络语言模型，还顺带引出了词向量，关于词向量，后文将再细述。
图3. 基于神经网络的语言模型从最新文献看，目前state-of-the-art语言模型应该是基于循环神经网络(recurrent neural network)的语言模型，简称rnnlm[5][6]。
循环神经网络相比于传统前馈神经网络，其特点是：可以存在有向环，将上一次的输出作为本次的输入。
而rnnlm和ffnnlm的最大区别是：ffnnmm要求输入的上下文是固定长度的，也就是说n-gram中的n 要求是个固定值，而rnnlm不限制上下文的长度，可以真正充分地利用所有上文信息来预测下一个词，本次预测的中间隐层信息(例如下图中的context信息)可以在下一次预测里循环使用。
图4. 基于simple RNN(time-delay neural network)的语言模型如上图所示，这是一个最简单的rnnlm，神经网络分为三层，第一层是输入层，第二层是隐藏层(也叫context层)，第三层输出层。
假设当前是t时刻，则分三步来预测P(w_m)：•单词w_{m-1}映射到词向量，记作input(t)•连接上一次训练的隐藏层context(t–1)，经过sigmoid function，生成当前t时刻的context(t)•利用softmax function，预测P(w_m)参考文献[7]中列出了一个rnnlm的library，其代码紧凑。
利用它训练中文语言模型将很简单，上面“南京市长江大桥”就是rnnlm的预测结果。
基于RNN的language model利用BPTT(BackPropagation through time)算法比较难于训练，原因就是深度神经网络里比较普遍的vanishing gradient问题[55]（在RNN里，梯度计算随时间成指数倍增长或衰减，称之为Exponential Error Decay）。
所以后来又提出基于LSTM(Long short term memory)的language model，LSTM也是一种RNN网络，关于LSTM 的详细介绍请参考文献[54,49,52]。
LSTM通过网络结构的修改，从而避免vanishing gradient问题。
图5. LSTM memory cell如上图所示，是一个LSTM unit。
如果是传统的神经网络unit，output activation bi = activation_function(ai)，但LSTM unit的计算相对就复杂些了，它保存了该神经元上一次计算的结果，通过input gate，output gate，forget gate来计算输出，具体过程请参考文献[53，54]。
1.3 Term WeightingTerm重要性对文本分词后，接下来需要对分词后的每个term计算一个权重，重要的term应该给与更高的权重。
举例来说，“什么产品对减肥帮助最大？”的term weighting结果可能是: “什么0.1，产品0.5，对0.1，减肥0.8，帮助0.3，最大0.2”。
Term weighting在文本检索，文本相关性，核心词提取等任务中都有重要作用。
•Term weighting的打分公式一般由三部分组成：local，global 和normalization [1,2]。
即TermWeight=L_{i,j} G_i N_j。
L_{i,j}是term i在document j中的local weight，G_i是term i的global weight，N_j是document j 的归一化因子。
常见的local，global，normalization weight公式[2]有：图6. Local weight formulas•图7. Global weight formulas•图8. Normalization factors•Tf-Idf是一种最常见的term weighting方法。
