自然語言處理中的語義是什麽概念？

計算語言學中的語義學是從語言學中繼承下來的概念。比如，妳說，樹。這只是壹個象征。如果妳知道這個符號指的是長在土裏長著高高葉子的那個東西(我的描述很弱。。。)，那麽妳想到的這些東西都可以算作‘樹’這個符號的‘語義’。如果妳在演講/寫作/等中使用“樹”。，妳很可能指的是壹棵特定的樹，它相當於壹個實體(類似於OO中的對象/實例)，而這個特定的實體很可能有壹些更獨特的屬性。妳有壹種自然語言，妳看到壹個單詞。計算語義學的目的是理解這個詞的屬性以及這個實體與其他實體(可能存在)的關系。明白這壹點後等。幾乎可以說已經處理了它的語義。比如‘前面有棵樹’。在句法層面上，可以分析出‘a tree’在這個句子中是壹個NP，可以分為‘a tree’和‘a tree’。然而，它們仍然是壹些符號。在語義層面，如果妳知道‘樹’是什麽意思，那麽從這句話中，計算機(計算機，不是妳)就可以推斷出樹的‘位置’在前面，前面就是土地(可以種樹)等。妳知道關於這個實體的屬性/關系越多，妳能做和推斷的事情就越多。在這個層面上，我們是‘可能的’。在語義層面，我們也可以討論語用學，語用學是關於壹個詞和壹段話在特定語境中的語義。在NLP的上下文中，語義可以有很多種形式，比如形式語義，強調語義的精確表達(離譜: ())，基於邏輯的數學模型(比如謂詞邏輯，這裏是數學模型！=統計模型)，比如DRS，比如本體，基於描述邏輯；；例如，分布式語義說，壹個詞的語義可以由與其壹起出現的其他詞來表示。壹個著名的實現:語言模型，也就是傳說中的n-gram及其數學組合(相關的平滑方法就不詳述了)，是壹個統計模型，更容易實現，更容易開發，更通用。