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自然语言 语义分析

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语义分析语义分析自动从文本中提取语言知识 。自然语言处理的基本任务大致可以分为词法分析、句法分析、和语义 分析 ， 运用语言知识完成自然语言理解和实现语义计算，自然语言生成系统将计算机数据转换成自然语言，本字段讨论如何处理和使用自然语言；自然语言认知是指让计算机“理解”人类语言 。

1、什么是 语义网络 分析?常见的步骤有哪些?语义Network分析是较早的知识表达形式，在人工智能中得到了广泛的应用 。语义 Network最早是Quillian在1968年的博士论文中作为人类联想记忆的外显心理模型提出的 。他认为记忆是通过概念之间的联系来实现的，他主张在处理问题时要把语义放在首位 。当时语义 network主要用于自然语言理解系统中表达事物之间的关系 。

【自然语言 语义分析】1972年，Simon正式提出了语义网络的概念，讨论了它与一阶谓词的关系 ， 并将语义网络应用于自然语言理解的研究 。常见步骤:语义 Network以网络的形式表示人类的知识，由词法部分、结构部分、过程部分和语义 part四部分组成 。A 语义 network是一个带标号的有向图 。其中，标记节点代表问题域中的对象、概念、时间、动作或情境 。在语义网络知识表示中，节点一般分为实例节点和类节点 。

2、人工智能理解 自然语言的原理是什么?要中肯地回答这个问题 ， 就要明确其话题边界 。如果我们把这个问题理解为如何利用计算机工具处理和-2 自然语言通过自然语言实现人与计算机之间的有效交流，我们可以得到一个相对狭隘的答案 。如果要梳理“人工智能”、“理解”和“自然语言”的概念，另一方面，现有的人工智能与人脑在理解自然语言的处理机制上存在巨大差异，是否意味着自然语言中人工智能的发展困难重重？

如果我们审视自己，会发现语言和思维的产生不仅与人脑的神经连接结构有关，还受到外部语言环境的影响 。如果结合联结主义和行为主义的思想，用仿生模拟的方式“训练”机器智能体，像教孩子习得语言一样，以交互的方式学习语言，那么经过多代的更新迭代，机器智能体可能会进化出自己的语言习得装置，产生专门的语言模式，以分布式的形式存储在神经权重网络中 ， 使人类理解起来极其困难 。

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