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一个AI辅助工具导航系统的宝物中文网站iforai.com甚么是语义处置？
具体来说，他们要知道甚么是语义。语义是人类文明发展操作过程中逐步形成的一类重要信息沟通交流的形式，主要包括书面语和书面语，充分反映了人类文明的观念，都是以语义的形式抒发。现正因如此大部份的译名词汇，都归属于语义，比如说口语、英文、法文之类。
因此，甚么是处置呢？处置是对某类进行研磨、排序、预测等操作形式，以达至这种目地。比如说，他们能把蔬果处置成橙汁，把天然气处置成柴油，把数据处置成图象之类。
因此，语义处置即是用排序机系统来处置人类的语义。为甚么要这样做呢？即使排序机系统本身要学人类文明的词汇，它根本无法辨识十进制的0和1。如果他们想让排序机系统协助他们做一些跟语义有关的事，比如说译者、搜寻、聊天、写作之类，他们就须要让排序机系统能认知和聚合语义。
因此，语义处置是两门科学研究怎样让排序机系统认知和聚合语义的控制技术。它是人工智慧、排序机系统科学、生物科学的交叠应用领域，牵涉社会学、词汇学等的科学知识。由于词汇是人类文明观念的断定，因此语义处置是人工智慧的最低修为，堪称“人工智慧王冠上的七彩”。
语义处置有哪些应用？
语义处置有很多应用场景，他们日常生活中经常会接触到。下面我就举几个例子给您看看。
机器译者
这可能是最常见也最有用的自然语言处置应用了。机器译者是让排序机系统把一类语义译者成另一类语义。比如说，他们能用谷歌译者把中文译者成英文，或者把英文译者成中文。机器译者能协助他们跨越词汇障碍，进行跨文化沟通交流和学习。
智能客服
这也是一个很常见的应用场景。智能客服是让排序机系统模拟人类文明客服与用户进行对话，并提供服务和协助。比如说，他们能用微信或者支付宝里面的智能客服功能来咨询一些问题或者反馈一些意见。智能客服能节省人力成本，提高服务效率和质量。
重要信息检索
这也是一个很重要的应用场景。重要信息检索是让排序机系统从海量的数据中找出与用户查询有关的重要信息。比如说，他们能用百度或者必应来搜寻他们想要了解的内容或者问题。重要信息检索能协助他们快速
文本摘要
这也是一个很有趣的应用场景。文本摘要是让排序机系统从给定的文本中提取出最核心和最重要的内容，并聚合一个简短的摘要。比如说，他们能用搜狗新闻来看看每天发生了哪些大事，并阅读它们的摘要。文本摘要能协助他们节省阅读时间，提高阅读效率。
语义处置的基本概念和方法
要让排序机系统认知和聚合语义，他们须要让排序机系统能从语义中提取出有用的重要信息，比如说单词、句子、语法、语义、情感之类。这些重要信息能协助排序机系统判断语义的涵义和目地，以及怎样合理地回应。
为了完成这个任务，他们须要用到一些语义处置的基本概念和方法，下面我就简单地介绍一下。
分词
分词是把一段文本分割成一个个有意义的单元，比如说单词、短语、标点符号之类。分词是语义处置的第一步，也是很重要的一步，即使不同的分词形式可能会影响后续的处置结果。比如说，中文分词是一个很有挑战性的问题，即使中文没有明显的单词间隔符，而且有很多歧义和复合词。他们须要用一些算法来判断哪些字应该组成一个词，哪些字应该分开。
词性标注
词性标注是给每个单词或短语标注它们在句子中的词性，比如说名词、动词、形容词之类。词性标注能协助排序机系统认知句子的结构和语法，以及单词之间的关系。比如说，“他打了一个喷嚏”中，“他”是代词，“打”是动词，“了”是助词，“一个”是数词，“喷嚏”是名词。
命名实体辨识
命名实体辨识是从文本中辨识出一些特定类型的实体，比如说人名、地名、组织名、时间、数字之类。命名实体辨识能协助排序机系统提取出文本中的重要重要信息，以及实体之间的关系。比如说，“李克强总理今天访问了美国白宫，并与特朗普总统举行了会谈”中，“李克强”是人名，“总理”是职位，“今天”是时间，“美国”和“白宫”是地名，“特朗普”是人名，“总统”是职位，“会谈”是事件。
依存句法预测
依存句法预测是预测句子中每个单词之间的依存关系，即哪个单词修饰或支配哪个单词。依存句法预测能协助排序机系统认知句子的深层涵义和逻辑结构，以及各个成分的作用和功能。比如说，“他打了一个喷嚏”中，“打”是核心动词，“他”是主语，“了”是时态标志，“一个喷嚏”是宾语。
语义角色标注
语义角色标注是给句子中的每个成分标注它们在事件中所扮演的角色，比如说施事、受事、辅助工具、地点、时间之类。语义角色标注能协助排序机系统认知句子所描述的事件和情景，以及各个成分的作用和影响。比如说，“他打了一个喷嚏”中，“他”是施事（做事者），“打”是谓事（事件），“一个喷嚏”是结果（事件产生的影响）。
语义预测
语义预测是预测句子或文本所抒发的意思和目地，以及其中包含的科学知识和重要信息。语义预测能协助排序机系统认知语义的真正含义，以及与其他科学知识之间的联系和推理。比如说，“他打了一个喷嚏”抒发了一个事实，也暗示了他可能感冒了或者过敏了。
情感预测
情感预测是预测文本中所包含或者所抒发的情感、态度、观点、情绪等主观因素。情感预测可以协助排序机系统认知文本背后的情感倾向和价值判断，以及与其他文本之间的差异和相似度。比如说，“我很喜欢这部电影，它太精彩了！”抒发了一类正面的情感倾向和评价。
文本聚合
文本聚合是让排序机系统根据一些输入或者条件来聚合语义文本。文本聚合能协助排序机系统与人类文明进行沟通交流和互动，以及创造新的内容和科学知识。比如说，他们能让排序机系统根据一张图片或者一个标题来聚合一篇文章或者一个故事。
以上只是语义处置概念和方法的一部分，还有很多其他有趣和有用的概念和方法等着您去学习和探索。
