授课教师：xxx自然语言处理技术及应用
搭建自然语言处理开发环境项目1构建语料库项目2词法分析项目3关键词提取项目4文本向量化项目5句法分析项目6全课导航
语义分析项目7情感分析项目8智能问答机器人的设计与实现项目9全课导航
语义分析7
项目目标理解语义分析的基本概念。掌握词义消歧的方法。理解格语法的基本概念。掌握基于统计机器学习技术的语义角色标注的过程。掌握语义网络的基本概念和推理过程。了解概念依存的基本概念。项目目标知识目标
项目目标能够使用LTP模型进行语义角色标注。能够构建语义网络并使用语义网络进行语义分析。了解科技前沿技术，开阔视野，在追求个人价值的同时，为社会的进步和发展作贡献。掌握语义分析的方法，提升使用科学方法解决实际问题的能力。项目目标技能目标素养目标
项目描述小旌在使用智能搜索引擎搜索资料时，他发现智能搜索引擎不仅实现了快速检索、相关度排序等功能，还实现了语义理解、信息精准推送等功能。小旌了解到，语义理解和信息精准推送功能是以语义分析为基础实现的。于是，他决定对文本“苏轼是宋朝的著名文学家，黄庭坚是苏轼的好朋友。苏轼擅长写词，而黄庭坚擅长写诗。黄庭坚游览黄州,并赞叹黄山之美。黄庭坚探望苏轼，并一起吟诗作对。”进行语义分析。小旌准备使用LTP模型对该中文文本进行语义角色标注，根据语义角色标注结果生成语义网络的三元组，然后根据三元组构建语义网络，并根据语义网络进行语义分析。
基于语义网络的中文语义分析的具体步骤分解如下。第?1?步：语义角色标注。对句子进行分词、词性标注和依存句法分析，并根据分词、词性标注和依存句法分析结果进行语义角色标注。第?2?步：生成语义网络的三元组。根据语义角色标注结果提取施事、谓词和受事，构建语义网络的三元组。第?3?步：构建语义网络。实例化?Network?类的对象，分别调用?Network?类的方法add_node()和add_edge()，为语义网络添加节点和边，构建语义网络。第?4?步：语义分析。在语义网络中查找与目标词语义相关的词，实现语义分析。项目分析
项目分析为了实现基于语义网络的中文语义分析，本项目将对相关内容进行介绍，包含语义分析的基本概念，词义消歧的方法，语义角色标注和格语法的基本概念，基于统计机器学习技术的语义角色标注的过程，语义网络的基本概念和推理过程，以及概念依存的基本概念。
项目准备全班学生以?3～5?人为一组进行分组，各组选出组长，组长组织组员扫码观看“语义分析的发展历程”视频，讨论并回答下列问题。问题1：与语义分析的发展相关的领域有哪些？问题2：简述在计算机科学领域中，语义分析的发展历程。语义分析的发展历程录
CONTENT语义分析的基本概念词义消歧语义角色标注深层语义推理
语义分析的基本概念第01节
视频导入
7.1语义分析的基本概念语义分析是理解文本含义的关键步骤，其核心思想是将文本的表层结构（如句法结构）映射到深层次的语义结构，以便计算机能够理解文本的真实含义。语义分析可对文本中的词、句子和段落进行深入解析和推理，因此可将语义分析分为词汇级语义分析、句子级语义分析和篇章级语义分析3类。词汇级语义分析关注如何获取或区分词的语义（如词义消歧）；句子级语义分析试图分析整个句子所表达的语义（如语义角色标注）；篇章级语义分析旨在研究文本的内在结构并理解文本间的语义关系（如指代消解）。
7.1语义分析的基本概念高手点拨词义是指一个词在特定上下文中的具体含义。一个词可能有多种不同的含义，这取决于它在句子或段落中的用法和上下文的内容。语义是指整个句子或文本所表达的含义。它不仅包含了词的字面含义，还包含了这些词在特定上下文中的具体含义。在语义分析中，词义和语义是相互关联的。词义是构成语义的基础，而语义则是词义在句子和篇章中的扩展和深化。
机器学习、深度学习与自然语言处理第02节三者之间的关系用于自然语言处理的机器学习常用算法
7.2词义消歧词义消歧（wordsensedisambiguation,WSD）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在消除词或短语在特定上下文中的歧义，确定其在该上下文中的确切含义。当一个词或短语在不同的上下文中有多个可能的含义时，词义消歧就显得尤为重要。例如，在句子“今天的早饭是小米粥”中，“小米”可能是一种粮食，也可能是一家科技公司，但根据上下文可以推断出“小米”在这里是一种粮食。
7.2.1基于规则的词义消歧1．选择限制选择限制（selectionalpreference,SP）是一种语义类型限制，它认为语义关系的核心是句子中连用的各个词之间的相互限制和选择。在使用选择限制进行词义消歧时，可利用多种类型的约束条件（如动词搭配、上下文信息和语法规则等）过滤掉不可能的词义，从而减少歧义，提高词义消