语义分析与双语词典-Read
中文语义处理-Read
中文语义处理刘挺车万翔哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室1 引言语义是指词语的意义（词义）以及在句子中词语意义是如何相互结合以形成句子意义（句义）的。
我们先举一个例子，通过与语法的比较来说明什么是语义。
（1）红吃了一个他苹果。
（2）他吃了一个红喜悦。
（3）他吃了一个红苹果。
语法关心的是词语如何排列形成正确的句子，并决定每个词语在句子中充当的结构角色。
句子（1）的语法完全混乱了，无法理解；句子（2）语法是正确的，但“喜悦”是精神层面的事情，不能用颜色来限定，而且“吃”和“喜悦”也无法构成语义搭配关系，因此这个句子在句法上通顺，但是不能表达正确的语义。
句子（3）语法语义语用都通。
那么什么是词语的意义，什么又是句子的意义呢？作为计算机领域的研究者，我们更关心语义直接给出可操作的解释。
一个词在词典中可能有多个意思，比如“吃”有“吃食物”的意思，还有“吃掉棋子”的意思。
如果能够正确地判定一个词在某个特定的上下文中属于哪个意思，就认为我们识别了该词的意思，这就是词义消歧(Word Sense Disambiguation，简称WSD）。
一个句子，在我们识别了句子中每个词的意思之后，进而识别各词义之间的关系，把这个句子转换成一种逻辑表示形式（如一阶谓词），我们就认为分析出了句子的意思。
在句义方面目前的研究热点集中在浅层语义分析阶段，如语义角色标注(Semantic Role Labeling，简称SRL)上。
从理论上说，语义处理是让机器理解语言的关键，从应用上讲，语义处理是机器翻译、信息抽取和精准搜索的基石。
当前，在国际自然语言处理领域，语义处理已成为研究的热点。
2007年春，第四届国际语义评测研讨会SemEval-2007举行评测，这次评测包括19个任务，吸引了100多支队伍，超过125个单独的系统参加，体现出国际学术界对语义处理的高度关注。
本文受篇幅和主题的限制，将主要介绍中文语义处理，探讨存在的问题，供业内同行参考，而较少谈论英语等其他语言的情况，但介绍中文语义处理，并不限于大陆的情况，因为境外也有一些学者在做中文方面的研究。
基于语料库的语义韵研究与双语词典编纂
关 键词 ：语 义韵 ； 双语词典 ；ａ ｓ ｃｕｅ 中图分 类号 ：ｔ６ ［ ０ 文献 标识码 ： Ａ 文 章 编号 ：６ ３ ２ ９ （ ０ ０ ０ — １ ５ ０ １７ — ５ ６ ２ １ ）２ ０ １— ３
词典学是一门与语词的意义和使用相关 的学
科。 词汇 的语 义韵 描写 对 双语词典 的编 纂起 到 了非 常重 要 的作 用 ， 因为通 过对语 义 韵 的研 究 可 以清楚 地 知 道与 语 词 相搭 配 的词 的特 征 ，使 交 际 更 为顺
畅， 然而外语学习者们却常常忽略这一点。 ｏｗ指 Ｌｕ 出： 在过去 ， 词典学家对语义韵没有一个非常清晰 的认识 ， 因此在词典编纂 中对语 义韵的处理也并不 令人 满意 。然 而 ， 现代语 料库 的 发展为 语 义韵 的研 究提供了新 的机会。同样地 ，ｉ ｌｒ Ｓ ｃ ｉ也声称语义韵 ｎａ
取语 义韵 现 象。本 文将 语 义韵 的研 究成 果与 双 语词 典 编 纂相 结合 ，以 ｃｕｅ为例 ， 以 中国 学 习者语料 库 ａｓ （ Ｌ Ｃ） Ｃ Ｅ 和英 国 国家语料 库 的一部 分 （Ｂ Ｓ ＮＣ） 为基 础 ， 分析 了中 国外语 学 习者在 语 义韵 的使 用上 存在 的不 足， 并针 对在 双语 词典 中语 义韵 信 息的 呈现提 出 了建议 ， 望可 以对双语 词典 编纂 起到 积极 的作 用 。 期
分 成 消 极 语 义韵 （ｅａｉ ）中性 语 义 韵 （ｅｔ １、 ｎｇｔ ｅ 、 ｖ ｎｕｒ ） ａ
库可 以看 出一个词或短语 的意义对在其语境 中其
他 词 和短语 的选 择有 着深 刻 的影响 ， 必须 融入 到 这 词汇 的设 计 中去 。尽 管这 非常 的基本 ， 这 种相 互 但 依 赖却从 来 没有 被形 式化 。 川 ”因此 ， 本文 将 以 ｃｕｅ ａｓ 为 例 ， 中 国学 习者 语 料库 （ Ｌ Ｃ 和 英 语 国家 语 以 ＣＥ ） 料 库 （ Ｎ 的一 部 分 （Ｂ Ｃ） 基 础 ， 用 Ｗｏｄ Ｂ Ｃ） ＳＮ 为 利 ｒ— Ｓ ｔ ｏｌ，分 析在 中 国外语学 习者 中 ｃｕｅ的语 ｍｉ Ｔ ｏ ｈ ｓ ａｓ 义韵 呈 现情 况 ， 对 比 ｃｕｅ在本 族 语 中所 呈 现 的 并 ａｓ 语 义韵 。接 下 来 ， 针对 三本 英汉 词 典 中 ｃｕｅ的 词 ａｓ 条进行 分析 ， 出在 处理 语义 韵 中的不 足 ， 找 而后 ， 将 针 对语 义韵 在 双语 词 典 中 的体 现情 况 提 出一 些 建
语义成分分析及其在翻译中的作用
语义成分分析及其在翻译中的作用语义成分分析是语义学中用来解释词义的一种重要方法。
对词进行成分分析有助于人们深入理解词语的内涵与外延，提高语言的运用能力。
本文通过分析和比较双语词的所指意义和联想意义，旨在找到最合适的对应词, 减少翻译过程中的信息流失，并尝试将这一方法运用到具体的翻译实践中去。
作者在文章最后还简要提到成分分析法自身的局限。
标签：语义成分分析；意义；翻译翻译的过程是主体对客体实施控制的过程。
译者在翻译过程中，要尽量做到译词准确，减少信息流失，使译文传达出原文的各种信息，这是翻译控制分析的重要环节。
本文将结合笔者的翻译练习说明语义成分分析在翻译过程中所起的作用。
1. 语义学中的语义成分分析语义学者受音位学中的区别性特征(distinctive feature)理论启发,提出了义素(sememe)，也可以称作语义特征（semantic feature）或语义成分（semantic component）这一概念。
语义学中，把词义的每个义项，即词典中词语按意义列举的项目，称为一个义位，它是词的语义的基本存在形式, 是和单个词义相联系的一级语义单位。
而义素是用来进行义位描述的术语,是构成义位的最小意义单位, 即义位的区别性特征。
正如物质是由原子构成的，我们将词义分成若干个“atom”，以便更深入地理解词语的内涵与外延，例如英语中，Man = (+human) + (+adult) + (+male)Woman = (+human) + (+adult) + (-male)Monkey = (+animal) + (+similar to humans in appearance) + (+with a tail) + (+tree climbing)(注：结构式中的（）表示义素。
+表示具有这一特征，可以不标识出来；-表示不具有这一特征。
下同。
)许多同义词经过成分分析后，其内在的区别得以充分展示，从而有助于人们提高语言运用能力，例如以下一组汉语同义词：生日=（出生的日子）+（人活着）+（-尊重庄重色彩）寿辰=（出生的日子）+（人活着）+（尊重庄重色彩）诞辰=（出生的日子）+（-人活着）+（尊重庄重色彩）总之，这种将词义进一步分解成一组语义成分的方法，就叫语义成分分析(semantic componential analysis)，简称CA。
语义分析在自然语言处理中的应用
语义分析在自然语言处理中的应用一、引言随着人工智能的发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术逐渐成熟，得到了广泛的应用。
语义分析作为NLP中的一项重要技术，对于机器能够理解人类语言，从而实现对话、分类、推荐等功能起着关键作用。
本文将从语义分析的定义、技术原理、应用场景等方面进行探讨。
二、语义分析的定义语义分析（Semantic Analysis）又称语义理解（Semantic Interpretation），是指对于自然语言文本进行分析，并从中抽象出文本内容、语义和意图等信息的过程。
语义分析是NLP中的一个重要环节，可以让计算机对人类语言有更深层次的理解和解释，从而可以为用户提供更准确的回答、更高效的服务等。
三、语义分析的技术原理1、词法分析词法分析（Lexical Analysis）是指对于自然语言文本进行分词，将文本拆分成一个个词汇的过程。
通过词法分析，机器可以识别文本的语言、词性和词义等信息，为后续的语义分析提供基础支持。
2、句法分析句法分析（Parsing）是指对于一句话进行分析，并从中抽象出其所遵循的语法规则的过程。
通过句法分析，机器可以识别出语言的结构和联系，进一步理解文本的含义和作用。
3、语义分析语义分析（Semantic Analysis）是指对于自然语言文本进行深层次的分析，把文本中的语义元素抽象为有意义的概念和关系，并进行语义的归纳、分类和推理等操作。
通过语义分析，机器可以更深入地理解文本的意义和目的，从而为应用系统提供更多的信息和服务。
四、语义分析的应用场景1、情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是指对于一段自然语言文本进行分析，判断文本中所包含的情感倾向和强弱的技术。
通过情感分析，可以准确判断用户对于某一产品、服务或事件的态度和看法，为企业及相关机构提供市场分析和决策支持。
2、知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是指通过语义分析和数据挖掘等技术，构建起一层层联通的、完整的知识库，并通过人机交互的方式展示出来。
英汉互译中的语义比较
英汉互译中的语义比较摘要：英语和汉语这两种语言分别隶属于世界两大语系。
从其形态上看两者没有相似之处，但从语义上有其异同性。
英语和汉语有很多同义词，众多专家和学者在英汉互译方面做了大量研究，但这一类研究大多是从文化背景和文化差异方面入手的。
作者运用义素分析法与语义比较对英汉语义进行微观层次的分析并以此指导翻译实践。
关键词：英汉互译语义比较义素分析一、引言语言是社会的产物，是一种音译结合的符号系统，为人类进行沟通交际所服务。
汉语属于汉藏语系，汉语族；英语属于印欧语系，日耳曼语族，西日耳曼语支。
对这两种分别隶属于世界两大板块的语言来说，两者在其形态上没有相似之处，更找不到两者间语音上的对立规律（外来借词除外），但从语义上有其相似性。
同义词的存在在英语和汉语中屡见不鲜，众多专家和学者也在英汉互译方面做了大量研究，这一类研究大多是从文化背景和文化差异方面入手的，成果丰富。
语言学规律告诉我们，在同一种语言范围内寻找概念完全对等的词是非常困难的。
而在两种语言之间，寻找概念完全相同的词，更是难上加难。
英汉两种语言在词义界定上虽有大量相似之处，但存在更多的是差异。
所以，只有准确把握英汉语义上的异同性，才能在翻译中最大限度地忠于原文。
语义学是研究语言意义的科学，是语言学的重要分支，其研究范围除语言学外，还涉及哲学、社会学、文学等多个学科，是一门跨学科的学问。
本文主要运用义素分析法与语义比较对英汉语义进行微观层次的分析，分析难免带有主观色彩，没有音位分析那样精确、系统，仍有不完善之处，但我认为，要比较英语和汉语的关系，从语义上入手，则更具有现实意义。
二、语义比较（一）对英汉义素的分析比较hjelmslev和jakonbson借鉴音位学中的区别性特征（distinctive feature）理论，提出了义素（sememe）的概念，指出可以将语义成分，即义素作为语义学中说明词汇结构的最基本、最小的单位。
义素是词义的最小语义构成成分，又叫做语义特征。
对“John Reads a Book in the Classroom”两种语义分析方法的对比
除 了给 语 言 中 的词 指 派 意 义 以 外 ， 还 必 须 有 一 定 数 量 的 语 义规 则 ， 他 们 跟 语 法规 则 相对应 ， 以 便 按 照 句 法 规 则 潜 词 造 句 的 方 式推出语句的意义。 ” 即 语 义 学 的研 究 必 须 基 于 句 法 学 研 究基 础 上 ， 每 一 条 语 法规 则 都要有 一条相对应 的语义规 则 ， 所 以对 应 于句法 中的不及物 动词 、 及 物 动 词 和双 宾 语 动词 ， 语 义 学 中有 一 元 谓 词 、 二 元 谓 词 和 三元谓词之分。 谓词是几元谓词 ， 关 键 是 看 它带有 几个论元 ， 带一 个 论 元 就 是 一元 谓 词， ￣ ； ］ Ｊ ｏ ｈ ｎ ｗａ ｌ ｋ ｓ ． （ 逻辑 式 为ｗａ ｌ ｋ ’ （ Ｊ ｏ ｈ ｎ ’ ） ） 中 的ｗａ ｌ ｋ ， 带 两个论 元 就 是 二 元谓 词 ， 如（ ａ ） Ｊ ｏ ｈ ｎ ｒ ｅ ａ ｄ ｓ ａ ｂ ｏ ｏ ｋ． （ 逻辑 式为ｒ ｅ ａ ｄ’ （Ｊ ｏ ｈ ｎ’ ， Ｂ ｏ ｏ ｋ ’ ） ） 中的ｒ ｅ ａ ｄ 。 可以 看 出 ， 这 样 的命题 中
ｂ ｏ ｏ ｋ” 从“ ｒ ｅ ａ ｄ ａ ｂ ｏ ｏ ｋ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｒ ｏ ｏ ｍ” 中
— — — ＼
Ｊ ｏ ｈ ｎ ’
入 Ｘ［ ｒ ｅ ａ ｄ ’ （ ｘ ，Ｂ ｏ ｏ ｋ ’ ） ］
（ 翻译 树ａ）
— — — ＼
入ｘ ／ Ｎ ， ｙ［ ｒ ｅ ａ ｄ ’ （ Ｘ ， ｙ ） 】
语 言 学研 究
Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ： ｔ ： ｉ ｏ ｎ Ｈ ’ ｅ ： 二 ｐ ａ ： ： ｌ ｃ ： ｌ ● 矗： Ｕ
从词的语义联系看双语词典的释义
从词的语义联系看双语词典的释义
随着越来越多的人开始研究外语，双语词典的重要性也越来越大，它不仅可以帮助我们熟悉母语中的单词和其他语言的单词，而且还能帮助我们理解词的语义联系。
双语词典的释义是基于语义联系的，即把一个单词的语义与另一个单词的语义联系起来。
比如说，一个双语词典中的释义可能会把“研究”这个词与“勤奋”这个词联系起来，这样就可
以帮助我们理解“研究”这个词，以及它如何与“勤奋”联系在一起。
此外，双语词典的释义也可以帮助我们更好地理解某个词语的不同意思。
比如，一个双语词典中的释义可能会把“友谊”这个词与“支持”、“信任”、“尊重”等词联系起来，这样就可以
帮助我们更好地理解“友谊”的含义，而不是像以前那样将它当
作是一种简单的情感。
此外，双语词典的释义还可以帮助我们更好地记忆单词。
比如，一个双语词典中的释义可能会把“梦想”这个词与“希望”、“创造”、“实现”等词联系起来，这样就可以帮助我们把“梦想”
这个词更好地记住，而不是单纯的用英文的字母来记忆。
总之，双语词典的释义是基于语义联系的，它不仅能帮助我们理解词的语义联系，还能帮助我们更好地理解某个词语的
不同意思，以及更好地记忆单词。
因此，双语词典的释义对于研究外语是至关重要的，它可以帮助我们成功地研究一门外语。
语义分析：理解自然语言中潜在的意义
语义分析：理解自然语言中潜在的意义语义分析是自然语言处理领域的一个重要分支，旨在通过计算机对自然语言中的句子及其语义进行深入理解和分析。
语义分析的目标是将句子中的各个组成部分（例如词、短语、句子等）与其在语言中所代表的真实世界实体或概念相对应，从而揭示句子的潜在意义。
在语义分析的过程中，计算机需要对句子进行语法解析、语义角色标注、义原提取、语义关系抽取等一系列操作，以便准确地理解句子的含义。
语义分析涉及的关键技术包括词向量表示、情感分析、实体关系抽取、信息抽取等。
语义分析在自然语言处理领域有着广泛的应用。
其中一个重要的应用领域是机器翻译。
在翻译过程中，语义分析可以帮助翻译系统更加准确地理解源语言句子的意思，并将其转化为目标语言的等效表达。
此外，语义分析还可以应用于文本分类、情感分析、问答系统、信息检索等领域。
语义分析的技术方法非常丰富多样。
下面将介绍一些常用的技术方法：1.词向量表示：词向量是将单词或短语映射到向量空间中的表示形式。
通过将单词映射到高维空间，并使用相似度或距离度量来衡量词之间的语义关联性，可以帮助计算机更好地理解句子中的词义。
目前，常用的词向量表示方法包括word2vec、GloVe等。
2.语法解析：语法解析是指将句子分解为一系列短语、从句等语法结构的过程。
语法解析可以帮助计算机理解句子的结构和语法规则，从而更好地抽取句子的语义信息。
常用的语法解析方法包括基于规则的语法解析、基于统计的语法解析等。
3.情感分析：情感分析旨在计算出句子中所包含的情感倾向，例如积极、消极和中性。
情感分析可以通过分析句子中的情感词、情感强度、情感极性等来判断句子的情感色彩。
常见的情感分析方法包括基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分析等。
4.实体关系抽取：实体关系抽取是指从文本中提取出实体之间的语义关系。
实体关系抽取可以帮助计算机更好地理解文本中描述的现象、事件和实体之间的关系。
常用的实体关系抽取方法包括基于规则的实体关系抽取、基于模式匹配的实体关系抽取、基于深度学习的实体关系抽取等。
语义成分分析法在英语词汇学习中的应用
语义成分分析法在英语词汇学习中的应用使用英语学习是当今越来越广泛的现象，其中词汇学习是学习英语的关键所在。
而把握英语词汇的学习规律、积累更多英语词汇，成为学习英语的重中之重。
本文将详细介绍语义成分分析法在英语词汇学习中的应用，以期帮助英语学习者更好地把握英语词汇学习的规律，积累更多英语词汇。
语义成分分析法是近半个世纪英语语言学家重要的研究项目之一，它可以将一个英语句子拆分成主要的语义成分，用这种方式表示句子的句法结构和语义。
它有助于研究人员以及英语学习者理解句子的意义，这是分析英语句子信息处理模型的重要工具。
语义成分分析法在英语词汇学习中应用主要有以下几个方面：一是帮助拆解词义，做到记住词汇而不是背诵单词。
首先，根据语义成分分析，将英语单词和短语拆解成语义小单位，分析它们的词义；其次，记录每个语义小单位及它们的词义，最后，把每个小单位的词义组合起来，从而理解原单词或短语的词义。
二是构建记忆网络，形成词汇联系，有效积累词汇。
通过注意每个语义小单位的细节，分析它们之间的关系，从而为单词或表达式建立记忆网络，把语义小单位、词义及它们之间的联系记住，从而可以有效地积累需要记忆的英语词汇。
三是拓展词汇，加深词义理解。
这是根据每个语义小单位的词义特点，主动组织关联词，进而拓展出与其有关的词汇，从而加深对相关词汇的理解。
最后，语义成分分析法也可以帮助学习者更好地把握句子的结构，提高英语句子结构分析能力，增强词汇记忆效果。
从上面可以看出，语义成分分析法在英语词汇学习中有着重要的应用。
不仅可以帮助学习者更好地拆分词义、构建记忆网络，拓展词汇，而且还可以帮助学习者把握句子的结构，增强词汇记忆效果。
但是，由于语义成分分析法的复杂性，学习者在使用这一方法学习英语时，要掌握一定的英语基础知识，以及英语句法、语义等方面的知识，这样才能更好地运用语义成分分析法学习英语。
综上所述，语义成分分析法在英语词汇学习中有着重要的应用。
语义分析报告
语义分析报告
根据任务需求，对文本进行语义分析可以从以下几个方面进行报告：
1. 实体识别：通过对文本进行实体识别，可以了解文本中包含的人名、地名、组织机
构名等实体信息。
通过识别实体，可以帮助理解文本的内容，提供更准确的语义分析
结果。
2. 关系抽取：通过对文本进行关系抽取，可以分析出文本中实体之间的关系。
例如，
可以分析出人物之间的关系（亲属关系、合作关系等）、地点之间的关系（居住关系、距离关系等）等。
关系抽取可以帮助进一步理解文本的语义含义。
3. 情感分析：通过对文本进行情感分析，可以判断文本中所表达的情感倾向。
例如，
文本的意思是否积极、消极或中性，可以帮助理解文本的观点、情感等信息。
4. 观点分析：通过对文本进行观点分析，可以分析出文本中所表达的观点或立场。
例如，可以判断文本的作者支持还是反对某个观点、行为等。
观点分析可以帮助理解文
本的立场、态度等信息。
5. 主题抽取：通过对文本进行主题抽取，可以识别出文本所讨论的主要主题或话题。
例如，可以从新闻报道中抽取出主要的新闻事件、从社交媒体中识别出热门话题等。
主题抽取可以帮助理解文本的重点内容。
以上是语义分析的一些常见任务和方法，根据具体的任务需求，可以选择适当的方法
进行分析和报告。
自然语言处理的语义分析与语义理解
自然语言处理的语义分析与语义理解语义分析是自然语言处理领域的重要分支，它旨在理解和解释文本中的含义。
在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据产生并传播，给人们的信息处理带来了巨大挑战。
而语义分析与语义理解正是应对这一挑战的重要工具，它能够帮助计算机系统更好地理解和处理人类语言，从而实现更智能的信息检索、问答系统、自动翻译等应用。
语义分析的基本任务是将自然语言文本转换为计算机能够理解和处理的形式。
它包括词法分析、句法分析和语义分析三个层次。
在词法分析阶段，计算机会对文本进行分词处理，将连续的字符序列划分为有意义的词汇单位；在句法分析阶段，计算机会分析句子的结构和语法关系；而在语义分析阶段，计算机会进一步理解句子的含义。
语义分析不仅需要考虑单词之间的语义关系，还需要考虑上下文的语境信息，进行推理和逻辑推断。
传统的基于规则的语义分析方法效果有限，主要原因是自然语言的表达方式复杂多样，规则难以覆盖所有情况。
因此，近年来，基于统计和机器学习的数据驱动方法逐渐成为主流。
这些方法利用大规模的语料库进行训练，从数据中学习出模型来捕捉语言的统计特征和规律，实现自动化地语义分析和理解。
语义分析与语义理解的目标是让计算机能够像人类一样理解文本的含义，从而实现更智能的人机交互。
它在许多领域都有着重要的应用价值。
在信息检索领域，语义分析可以帮助提高搜索引擎的准确性和效率，使用户更快找到他们想要的信息；在问答系统领域，语义分析可以帮助系统理解用户提问的意图，从而更准确地回答问题；在自动翻译领域，语义分析可以帮助提高翻译的质量和流畅度。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，语义分析与语义理解的发展对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。
然而，语义分析与语义理解仍然面临许多挑战和难题。
首先，语义信息的隐含性和歧义性给语义分析带来了困难。
自然语言具有高度的灵活性和多义性，同样的句子在不同的语境下可能有不同的含义，这就需要语义分析系统具有很强的上下文理解能力。
双语词典的中观结构与语义认知
就本质而言 ， 自然词汇语义获得的过程应该是学习主体积极建构而非单纯被动接受语义知识 的过 程 。在人的心理词库中， 语义蕴涵在由一个个概念节点组成的词汇 一语义 网络 中， 这些概念节点及其子 系统按语义列和语义场的相同或不同聚合或分离 。这个语义 网络具有原型特征 ， 学习者可以通过对世 界的认知经验及 由此形成 的概念隐喻表征来推理出词汇意义。认识语言与认知 的关 系对词典编纂非常 重要 ， 因为“ 词典处理 的对象是语言， 而语言与认知是水乳交融的， ］ ， 盯。 ［ １ 涉及词典设计与编排 的宏 观结构与涉及词条具体信息 的微观结构组成 了传统词典结构理论的框 架， 这在多数词典论著中已达成了共识 。但是 ， 对显性的宏观结构与微观结构 的描绘无法充分展现语言 的复杂性与 自 然词汇语义的关联性 。宏观结构和微观结构之间有一个隐性环节往往 被人忽视 ， 它维系 着上述二者， 缺少 了这个环节 ，终究未能揭示辞书结构 内部的深层走 向和有机联系。［这个环节就是 “ ，］ ， ２ 词典的中观结构 。 词典学家 Ｓ ｅｓｎ ｖｎ ６ 在其著作 Ｐ ａｔ ａ Ｌ ｘ ｏ ｒｐ ｙ Ｐ ｉ ｉｌ ｎ ｔｏ ｓ ｆ ｉ ｉ ａ － ｋｎ ｒ ｉ ｌ ｅｉ ｇａｈ ： ｒ ｃ ｅ ａ ｄ ｃｃ ｃ ｎｐ ｓ Ｍｅｈ ｄ ｃ ｏ ｒ Ｍａｉ ｏＤ ｔｎ ｙ ｇ 中对词 目之间在词形 、 词义 、 语法等方面的 自然联系进行梳理 ， 指出参见系统 （ 包括显性参见与隐性参 见） 在节省词典篇幅、 正确引导检索、 防止信息丢失等方面起着重要作用 ， 形成参见结构是独立于微观结 构之外的观点［１叫∞ ｖｎ ￣ 虽然没有明确提 出中观结构这个概念 ， ３。 。Ｓ ｅｓｎ ］ 但后来者在此基础上重新 审视
加上微观结构包含不了的辅助成分） 一样 ， 便是总体结构 ， 也就是宏观结构” 。中观结构体现在参见系 ［
专业的语义分析理论
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。
深度学习知识：深度学习在自然语言处理中的语义分析
深度学习知识：深度学习在自然语言处理中的语义分析近年来，深度学习技术在自然语言处理领域开辟出了一个崭新的局面。
传统的自然语言处理技术存在着诸多局限性，例如机器无法识别含糊不清的语言或理解人类语言的表意不明确。
与传统技术相比，深度学习技术具有更好的语言理解能力，让机器对自然语言的处理变得更加顺畅。
在深度学习的框架下，语义分析成为了自然语言处理领域的研究热点之一。
语义分析是指机器通过学习人类语言的语义和语言结构，能够准确理解和表达人类语言中所蕴含的实际意义。
当一个机器能够从文本中提取出关键信息，并且能够利用这些信息来回答问题或者建模，我们便认为这个机器已经实现了语义分析。
深度学习算法在语义分析中应用得越来越广泛，大大提升了机器对语言理解的能力。
深度学习技术中最常用的模型之一是神经网络，因为神经网络能够模拟人脑的神经结构，从而实现高度的自动化。
在语义分析中，一个组成部分是词嵌入技术(Words Embedding)。
词嵌入是将每一个单词变成一个多维度向量，使得这个向量能够描述这个单词的特点。
这个向量能够由神经网络产生并使用完成，之后用于后续的操作，比如分类、聚类、推荐等。
词嵌入技术使用了大量的数据和传统的监督学习算法，通过无监督的方式选取每个单词的向量，然后让网络从自然语言数据集中学习。
深度学习技术已经证明能够显著提高自然语言理解的精度和效率。
同时，深度学习还使用了一种叫做循环神经网络（RNN）的算法来处理语义分析问题。
循环神经网络是一种处理序列化数据的网络，它在处理不同长度的输入时更加灵活和智能。
循环神经网络的优点，在于利用数据中的历史信息，在处理语言、语音、自然图像和时间序列等任务时效果显著。
另一个重要的深度学习技术是卷积神经网络(CNN)，它被广泛应用于自然语言处理中。
一些研究者已经证明，卷积神经网络的表现并不比循环神经网络差，甚至在某些语言任务中更加有效。
CNN是一种特殊类型的神经网络，可以更快地处理语言数据，并且可以抽取出不同层次的语义特征。
语义分析技术在自然语言处理中的应用
语义分析技术在自然语言处理中的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。
语义分析技术作为NLP的关键组成部分，起着重要的作用。
本文将探讨语义分析技术在自然语言处理中的应用，并说明其在各个应用领域中的重要性和意义。
首先，语义分析技术可用于文本分类。
文本分类是将文本按照预定义的类别进行归类的任务，例如将新闻文章分类到不同的主题类别中。
语义分析技术通过分析文本中的语义信息，对文本进行语义表示，然后基于语义信息进行分类。
通过应用语义分析技术，可以提高文本分类的准确性和效率，帮助人们更好地理解和组织大量的文本数据。
其次，语义分析技术在信息检索中发挥着重要作用。
在传统的信息检索系统中，通常使用关键词匹配的方式进行查询，然而这种方式存在一定的局限性，例如在查询词的表达不准确或歧义时，搜索结果可能并不理想。
语义分析技术可以通过理解查询意图，对查询词进行语义分析，进而提供更准确、更相关的搜索结果。
通过应用语义分析技术，可以提高信息检索系统的检索效果，为用户提供更好的搜索体验。
此外，语义分析技术还能够在机器翻译中发挥重要作用。
机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的自动化过程。
传统的机器翻译系统通常基于双语词典或短语对齐进行翻译，然而这种方式往往不能很好地处理语义信息。
语义分析技术可以通过对源语言和目标语言进行语义分析，建立语义关联，并将语义信息考虑在翻译过程中，从而提高机器翻译的质量和准确性。
此外，语义分析技术还可以应用于情感分析。
情感分析是通过分析文本中表达的情感倾向，判断文本的情感态度，例如判断一篇文章是正面的、负面的还是中性的。
传统的情感分析方法主要基于关键词匹配或统计学方法，然而这种方法很难捕捉到文本的细微情感变化。
语义分析技术可以通过理解文本的语义信息，捕捉到文本中的情感态度，提高情感分析的准确性和细腻度。
语义分析与英语学习词典
语义分析与英语学习词典
刘江雪
【期刊名称】《鹭江大学学报》
【年(卷),期】1998(006)003
【摘要】本文试从语义学的角度，分析英语学习词典多义词义项的划分和释义特点。
在语义学知识的基础上，帮助读者充分运用英语学习词典里丰富的语言信息。
【总页数】4页(P44-47)
【作者】刘江雪
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】G633
【相关文献】
1.语义分析系统研究(Ⅲ)——中华史籍语义分析系统实现 [J], 董慧;徐雷;王菲;俞思伟
2.语义分析系统研究(Ⅰ)——史籍语义分析流程 [J], 董慧;徐雷;王菲;俞思伟
3.日常语义分析方法及其意义--评黄展骥语义分析方法 [J], 关兴丽
4.从"穿"字语义分析看现代汉语词汇语义分析的新视野 [J], 叶枫;戴炜华
5.基于语料库的商务英语学习词典编纂研究--兼评《牛津商务英语学习词典》 [J], 胡春雨;何家宁
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语义分析与双语词典南京大学钱厚生语义分析(semantic analysis)是双语词典编纂过程中最主要的语言分析。
它不仅与释义的科学性和准确性有着直接的关系，而且与双语词典结构设计有着密切的联系。
积极吸收语义学研究成果，应用新的语义分析方法，对双语词典编纂很有益处。
一、词典语义分析对象语义分析, 笼统地讲是对语言单位的意义进行分析。
对于词典编纂工作来说, 语义分析就是对词语的意义作出科学的分析。
广义上讲，词语的意义包括词汇意义(lexical meaning)、语法意义(syntactic meaning)、语体意义(stylistic meaning)、语用意义(pragmatic meaning)、文化意义(cultural meaning)等。
狭义上讲，词语的意义主要指词汇意义。
在词典编纂过程中, 语义分析的首要对象是词汇意义。
语义分析的本质就是词义分析(lexical semantic analysis)。
至于语法意义、语体意义、语用意义和文化意义, 则是语法分析、语体分析、语用分析和文化分析的对象。
所有这些语言分析项目既有联系，又有区别，应当分别探讨，不要混淆。
一般认为，词汇意义包括外延(denotation)和内涵(connotation)两项内容。
严格地讲，内涵属于文化意义范畴，应当通过语言文化分析来解决。
因此，双语词典语义分析要先集中在与词汇外延相关的意义成分。
外延意义(denotative meaning)又称指称意义(referential meaning)、认知意义(cognitive meaning)或概念意义(conceptual meaning)，是词汇意义的核心部分。
外延意义的把握直接关系到双语词典释义的准确性，而准确性恰恰是双语词典的生命线。
对被释词语外延的界定过宽或过窄都会造成词典释义方面的失误。
因此，在双语词典编写过程中，编者必须对源语词目和对应词的外延进行反复对比分析，选择最佳匹配。
二、义素分析与双语词典语义分析方法多种多样。
义素分析，又称语义成分分析(componential analysis)，是语义学著作和词典学著作中经常讨论的一种。
这种分析方法的基本思想是词义是由各种义素(sememe)组合而成的，正像语音是由若干音素(phoneme)构成一样。
当然，语言的义素要比音素复杂得多。
义素是词语最基本的意义单位。
词语的意义大多是由若干个义素组成的。
例如，英语“man”的意义是 [+HUMAN] [+ADULT] [+MALE]这三个义素的总和, 即男性成年人；“woman”的意义是 [+HUMAN] [+ADULT] [–MALE], 即女性成年人；“boy”的意义是[+HUMAN] [–ADULT] [+MALE], 即男性未成年人；“girl”的意义是 [+HUMAN] [–ADULT] [–MALE]，即女性未成年人。
可用下列语义矩阵表示：HUMAN ADULT MALEman + + +woman + + -boy + - +girl + _ _其中，[HUMAN]指人类，[ADULT]指成年， [MALE]指男性；“＋”表示肯定，“–”表示否定。
另外，[HUMAN]是四个单词共有的义素，属于“核心义素”； [ADULT]和[MALE]是这四个单词相互区别的义素，属于“区别性特征”。
对于义素分析，词典学界大多认为：这种分析尽管看起来很科学，但在实际词典编纂过程中很难应用。
试看，在众多词典编纂者中，有多少人是如此按图释义的呢？然而，义素分析法提出了两个极有价值的概念：一是“核心义素”，二是“区别性特征”。
它们对词义分析极为有用，也很容易应用。
例如，英语“bull”和“cow”，核心义素是“牛”，区别性特征是“雄性”与“雌性(–雄性)”。
前者是雄性，指“公牛”；后者是雌性，指“母牛”或“奶牛”。
这是一个非常简单的例子，双语词典编者在释义过程中大抵就是这样分析词义的。
一个优秀的词典编纂者，其高明之处正是善于抓住有关词语的核心意义，在与其它词语相比较时，又能抓住区别性特征，把词义差别分析得清清楚楚。
此外，义素分析毕竟是一种比较科学的方法。
进入数字化时代，词义的描述最终恐怕是要“义素化”的，正像图像处理必须“像素化”一样。
只有这样，词典编纂工作才能真正从传统的手工方式走向计算机辅助编辑方式。
三、语义场分析与双语词典语言的词汇量尽管数目巨大，但并非杂乱无章。
词汇单位是依据概念之间的意义关系形成各种各样的词汇集(lexical sets)和语义场(semantic field)，即词汇关系场。
(伍谦光1995: 96)语义场包括词汇场(lexical field)和联想场(associative field)。
词汇场是静态的语义场，它所反映的是词义之间的类聚关系。
例如：亲属场：father, mother, uncle, aunt, brother, sister……动物场：dog, cat, tiger, lion, bear, deer, badger……颜色场：red, green, blue, yellow, orange……烹饪场：fry, boil, stew, toast……联想场是动态的语义场，它所体现的是词义与词义之间的组合关系。
例如，“飞行员——蓝天——战斗机——机场……”。
这些词具有一定的内在联系，是跨词汇场的，是以共现性(co-occurrence)为基础组合而成的。
语义场的范围有大有小。
一个大的语义场可以分为若干个“子场”，例如“亲属场”可分为“直系亲属”、“旁系亲属”等子场；若干小的语义场可以合并到一个“母场”，例如“动物场”和“植物场”可概括到“生物场”这一母场。
(冯志伟1996: 387) 语义场分析最明显的应用是分类词典的编纂。
分类词典中大大小小的科目实际上就是各种等级的语义场。
这类词典对分门别类查检和学习外语词汇非常有用，一直受到广大读者欢迎。
以字母顺序编排的双语词典也可以应用语义场，在有关主题词条下插入分类词汇，可使读者触类旁通，扩大词汇量。
例如，外研社出的《现代英汉词典》(1990) 在词典正文中分别插入“ARTS (艺术)”、“AUTOMOBILE (汽车)”、“CLOTHING (服装)”、“COMPUTER (计算机)”、“KINSHIP (亲属关系)”、“PHOTOGRAPHY (摄影)”、“SPORTS (体育运动)”、“TRAVEL (旅行)”等数十项分类词汇。
鉴于字母顺序排列法往往会割裂语义场，分类词汇插入法可以说是一种很好的弥补。
语义场分析也可以贯穿到双语词典释义过程之中。
它可以用来区分词义，消除歧义(Moon 1993: 97)，因为词义大多不是孤立存在的，而是在一定的语义场中显现出来的。
在释义时，如果注意参照语义场，就可以避免一些疏漏。
例如，英语“azalea”，有人简单地用“杜鹃”一词对释。
这就忽视了汉语“杜鹃”分别属于“鸟类”和“植物”两个语义场，而英语“azalea ”仅仅属于“植物”这一个语义场，应该用“杜鹃(花)”相释，或者加上学科标签，以免产生误解。
语义场实质上是词汇的语义关系场。
借助语义场分析，可以明确各种语义关系，例如同义关系(help/assist)、反义关系(good/bad)、上义关系(animal/dog)、下义关系(rose/plant)、联想关系(bird/sky)等等。
在学习型和活用型双语词典设计中，适当考虑这些关系，提供有关的同义词(synonyms)、反义词(antonyms)、上义词(hyponyms)、下义词(subordinate terms)，可以大大丰富双语词典内容，帮助读者准确理解词义，连带掌握相关词语，满足语言表达需要。
四、语义范畴与双语词典多义性是自然语言词汇的一个重要特点，也是词典编纂者们颇感棘手的问题。
在《简明牛津词典》中，英语动词“go ”列有28个义项(senses)，许多义项还包括a 、b 、c 等子义项(sub-senses); 名词“point ”列有32个义项，许多义项也包括数个子义项。
这么多义项堆集在一起，读者查检自然不怎么方便。
为了解决多义词义项查检难的问题，西方词典学界近年来应用语义范畴(semantic category)这一概念，作了有益的尝试。
英国许多新版的学生词典都在释义中设立了语义范畴，即把多义词的诸多义项归并到几个大的义类下面。
读者可以按照待查词语的大体语义范围便捷地检索到具体词义。
例如：《牛津高级学生词典》(Oxford Advanced Learner’s Dictionary , 1995)将动词“go ”的32个义项分别列于“Movement (移动)”、“Position (位置)”、“Activity (活动)”、“State (状态)”、“Sound (声音)”、“Coming to an end (结束)”、“Commands (命令)”、“Other meanings (其他意义)”这8个大的语义范畴之下。
经过这样的处理，语义层次非常分明。
《朗文当代英语词典》(Longman Dictionary of Contemporary English , 1995)在有些多义词义项的详细解释之前使用语义范畴标示(semantic category indicator)来指出语义范围。
例如形容词“loaded ”分别用“1. VEHICLE , 2. GUN/CAMERA , 3.《剑桥国际英语词典》(Cambridge International Dictionary of English , 1995) 则将多义词按照语义范畴分成数个词目，每个词目包含一个语义范畴，用加方框的“引导词(guide words)”注明。
例如：“、“、“、“have 、“、“个词目就是按照“完成时态”、“拥有”、“做”、“接受”、“使”、“经历”、“必须”等语义范畴切分出来的。
这样做核心词义更加突出，更容易理解和掌握。
在上述英语学生词典中，“语义范畴”理念的灵活运用解决了多义词义项分合与排列的难题，可谓纲举目张，义脉清楚，令词义检索大为便捷。
这种创造性的做法双语词典应当注意借鉴。
五、符号对应与双语词典双语词典的本质特征是对译，即两套语言符号的对应(黄建华1987：130)。
双语词典的释义过程是分析源语词(source word ，即符号1)的意义，弄清所指对象，然后给出另一种语言的对应词(equivalent ，即符号2)。
这一过程可用下图表示：从语言哲学的角度看，双语词典释义实质上是解决两种语言的名物对应关系，就是根据一种语言的名(即符号1)所代表的物(即所指对象)找到另一种语言的名(即符号2)，力求达到“符号1 = 符号2”或“符号1 ≈符号2”。