语义分析(Semantic Analysis)：指运用各种机器学习方法，学习与理解一段文本所表示的语义内容。

一段文本通常由词、句子和段落来构成，根据理解对象的语言单位不同，语义分析又可进一步分解为：

词汇级语义分析；
句子级语义分析；
篇章级语义分析；

一般来说：

词汇级语义分析关注的是如何获取或区别单词的语义；
句子级语义分析则试图分析整个句子所表达的语义，
篇章语义分析旨在研究自然语言文本的内在结构并理解文本单元(可以是句子从句或段落)间的语义关系。

一、“词汇级”语义分析

1、词义消歧（词汇级）

词义消歧根据一个多义词在文本中出现的上下文环境来确定其词义，作为各项自然语言处理的基础步骤和必经阶段被提出来。词义消歧包含两个必要的步骤:(1)在词典中描述词语的意义;(2)在语料中进行词义自动消歧。例如“苹果”在词典中描述有两个不同的意义:一种常见的水果;美国一家科技公司

词义消歧主要面临如下两个关键问题:(1)词典的构建;(2)上下文的建模。

2、词义表示和学习（词汇级）

One-hot
这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。

Word Embedding
通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定维数的向量，将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间，而每一向量则可视为该空间中的一个点，在这个空间上引入“距离”，则可以根据词之间的距离来判断它们之间的(词法、语义上的)相似性。

二、“句子级”语义分析

1、浅层语义分析（句子级）

语义角色标注(Semantic Role Labeling,简称 SRL)是一种浅层的语义分析。

给定一个句子，SRL 的任务是找出句子中谓词的相应语义角色成分，包括核心语义角色(如施事者、受事者等)和附属语义角色(如地点、时间、方式、原因等)。

根据谓词类别的不同，又可以将现有的 SRL 分为动词性谓词 SRL 和名词性谓词 SRL。

浅层语义分析主要围绕着句子中的谓词，为每个谓词找到相应的语义角色

2、深层语义分析（句子级）

深层的语义分析(有时直接称为语义分析,Semantic Parsing)不再以谓词为中心，而是将整个句子转化为某种形式化表示，例如:谓词逻辑表达式(包括 lambda 演算表达式)、基于依存的组合式语义表达式(dependency-based compositional semantic representation)等。

以下给出了 GeoQuery 数据集中的一个中英文句子对，以及对应的一阶谓词逻辑语义表达式:
中文: 列出在科罗拉多州所有的河流
英文: Name all the rivers in Colorado
语义表达式: answer(river(loc_2(stateid(‘colorado’))))

深度语义分析主要面临如下二个关键问题。

普通文本到实体/关系谓词之间的映射。自然语言的一个主要特点在于其表达形式的丰富多样性，对同样的表达意思(如某个语义表达式)，不仅可以使用不同的语言进行表达。如何建立普通文本到实体/关系之间的映射是一个关键问题。
面向开放领域的语义分析。受标注语料的限制，目前的很多语义分析研究都限于某一特定领域。随着面向开放领域的知识库的构建及完善，如 Freebase 等，人工大规模标注涉及各领域的语义表达式是个费时费力的过程。为此，需要探索基于半监督或无监督的语义分析研究

参考资料：
自然语言处理（NLP）语义分析–文本分类、情感分析、意图识别
NLP知识包–语义分析&智能问答&工具

自然语言处理（NLP）语义分析：“词汇级”语义分析【词义消歧、词义表示和学习】、“句子级”语义分析【浅层语义分析（语义角色标注）、深层语义分析】相关推荐

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