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课题
语义分析
课时
8课时（360min）
教学目标
知识目标：
（1）理解语义分析的基本概念
（2）掌握词义消歧的方法
（3）理解格语法的基本概念
（4）掌握基于统计机器学习技术的语义角色标注的过程
（5）掌握语义网络的基本概念和推理过程
（6）了解概念依存的基本概念
技能目标：
（1）能够使用LTP模型进行语义角色标注
（2）能够构建语义网络并使用语义网络进行语义分析
素养目标：
（1）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
（2）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
教学重难点
教学重点：语义分析的基本概念，词义消歧的方法，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，概念依存的基本概念
教学难点：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
教学方法
案例分析法、问答法、讨论法、讲授法
教学用具
电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学过程
主要教学内容及步骤
课前任务
【教师】布置课前任务，和学生负责人取得联系，让其提醒同学通过APP或其他学习软件，收集语义分析的相关知识，并进行了解
【学生】提前上网观看相关资料，熟悉教材
考勤
【教师】使用APP进行签到
【学生】按照老师要求签到
问题导入
【教师】播放“语义分析的发展历程”视频，并提出以下问题：
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。
【学生】观看、思考、讨论、回答
传授新知
【教师】通过学生的回答，引入新知，讲解语义分析的基本概念，词义消歧的方法，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，概念依存的基本概念等知识
7.1语义分析地基本概念
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。其中，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）。
……（详见教材）
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。
词义消歧的方法可分为基于规则的词义消歧、基于统计的词义消歧和基于词典的词义消歧3类。
7.2.1基于规则的词义消歧
基于规则的词义消歧是通过建立一系列规则来描述词的语义和上下文信息，然后利用这些规则来确定多义词在给定上下文中的具体含义。
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，提高词义消歧的准确性。例如，由于动词“吃”通常与食物类的名词搭配，不太可能与公司类的名词搭配，因此在句子“我喜欢吃小米”中，“小米”这个词应被理解为粮食而不是公司。
……（详见教材）
2．优选语义学
优选语义学（preferencesemantics,PS）是一种用于机器翻译和词义消歧的语义学理论，其核心思想是在处理多义词时，放宽词与词之间的语义限制，将选择限制看作优先选择，同时也允许其他选择。
?【高手点拨】
优选语义学由人工智能专家威尔克斯提出，他认为隐喻的出现会导致语义上的优选中断，于是引入了隐喻识别机制。这种机制旨在识别和解释文本中的隐喻用法，从而更准确地理解文本的深层含义。
在优选语义学中，动词和名词、形容词和名词、介词和名词之间的组合都被赋予了优选数值，这些优选数值反映了不同词之间在语义上的匹配程度。具体来说，当一个名词的语义特征与一个动词的语义取向距离越远时，它们之间的优选数值就会越小，意味着这种组合在语义上是不太可能的或者是次优选择。
例如，动词“穿”有以下两种语义。
（1）覆盖身体（S，衣服，）（S，衣服，）。当宾语是