语义是指信息包含的概念和意义。语义不仅表述事物本质，还表述事物之间的因果、上下位、施事等各种逻辑关系。因此，语义是对事物的描述和逻辑表示。语义分析就是对信息所包含的语义的识别，并建立一种计算模型，使其能够像人那样理解自然语言。语义分析是自然语言理解的根本问题，它在自然语言处理、信息检索、信息过滤、信息分类、语义挖掘等领域有着广泛的应用。在互联网时代，面对海量的信息资源，要想准确地进行信息抽取，检索所需信息、挖掘潜在的信息价值、提供智能的知识服务，都离不开面向机器理解的语义分析。尤其在大数据环境下，语义分析的地位越来越凸显出来。
人类自然语言通常以词为基本构成单位，进而构成句子，再由句子形成篇章。篇章的语义由篇章中包含的所有句子的语义综合而成，而句子的语义又由句中的词语语义及一定的语法所确定;作为句子和篇章的基本构成单位，词语具有特定的语义和内涵。在词语层次上，词语语义分析意味着词语的内涵分析、词语之间的语义相似度或相关度分析，这是句子分析和篇章语义分析的基础，也是信息抽取、机器翻译等应用领 域的基础问题。一个句子，通常是按照特定的语义规则对若干词语的一个有序排列。为此，句子的语义分析需要综合词语语义和相关语义规则分析，它是篇章语义分析的基础，也是自动问答系统等领域的基础研究课题。篇章级别的语义分析，意味着对文本进行主题、类别等语义信息的识别，实现对大规模文本集合的有效管理与挖掘。
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