自然語言處理的中文語義分析模式介紹

• 2019 年 10 月 8 日
• 筆記

隨著電腦的使用範圍更加廣泛，社會資訊化程度提高，電腦的使用頻率增加，人們對自然語言理解也提出了更高的要求，而對於自然語言的理解，則基於中文語義分析的研究和分析。

自然語言中，語義是指篇章中所有句意的綜合，句子的語義又由其組成單位詞來確定。所以對中文語義的分析，其最後的落腳點是分析最小的基本單位-詞，進而達到分析效果。對詞語的解析包括對詞義，詞之間關係的解析，這些是中文語義分析的基礎，也是進行資訊抽取、機器翻譯等應用的基礎問題。對篇章級別的語義分析，主要是提取文本的主題和類別方面，進而實現對大規模文本的管理和挖掘。

中文語義分析不僅包括事物的本質，還包括事物之間的關係。語義分析是對事物本身和其邏輯關係進行描述，通過對文本中包含的資訊和其關係進行識別，構建計算模型，進而使機器能夠理解人類語言。互聯網時代，數據量大幅度增加，面對數據時代的海量文本數據，資訊提取，資訊分類等技術都需要不斷的提升。

在對中文語義分析時也會面臨技術難點。單詞切分中，中文的多樣性給中文分詞帶來了一定難度，對中文的分詞往往要建立在語義理解的基礎上。同時，中文現在並沒有一個公認的用於電腦處理的語法規則，這也就給中文分析帶來了困難。現中文分詞基於統計和詞典的分詞方法上，要統籌好分詞精度和分詞速度的關係。同時，中文辭彙通常有多個含義，在進行語義分析的過程中，還要儘可能降低分析中不可避免的歧義現象。

現NLPIR大數據語義分析系統能夠全方位多角度完成對大數據文本的處理需求，包括大數據完整的技術鏈條：網路抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標註、實體抽取、詞頻統計、關鍵詞提取、語義資訊抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉換、自動注音、文本聚類等。