12、自然语言处理中的语义分析：本体与知识图谱

自然语言处理中的语义分析：本体与知识图谱

在自然语言处理（NLP）领域，语义分析是理解和处理自然语言的关键环节。语义分析主要涉及两个重要方面：一是用自然语言描述语义表示，二是利用语义表示进行推理。语义表达通常通过外延和内涵来体现，外延可在字典中找到原义，内涵则是通过描述特定特征来暗示意义，这些特征并非字典中固有，而是从句子结构中推断得出。这一过程可分为两个步骤：对单个词汇的研究（词汇语义学）和对与句子意义相关的词汇组合的研究。

意义表示

为了识别表达式的意义，需要有形式化的结构。通常，语义识别会考虑以下几个方面：词汇的意义、语篇知识、上下文以及常识知识。创建并为语言输入分配表示的过程称为语义分析，而意义表示是语义分析中最重要的部分。意义表示需要具备以下几个特性：
1. 可验证性 ：意义表示必须是可验证的，即其表示的真实性必须是可确定的。这可以通过将输入的意义表示与领域中存在的事实知识库进行比较来实现。可验证性是系统将输入表示与知识库中建模的现实世界情况进行比较的能力。
2. 明确性 ：意义表示语言的第二个标准是必须明确，即它应该只允许一种可能的解释。歧义可分为两类：一是语言中固有的语义歧义，二是由对表示方案的误解造成的表示歧义。模糊性与歧义有时难以区分，一个表示需要能够表达不同程度的模糊性。在NLP中，由于缺乏精确性，模糊性是很常见的。
3. 规范形式 ：一些词汇的多种表示（例如 “Does Air India offer a flight to Mumbai?” 和 “Does Air India have a flight to Mumbai?”）可能具