随着语义处置控制技术的发展，打印机对文本对处置潜能也达到了一个捷伊层级。责任编辑中，本栏将为我们答疑：语义处置究竟拥有甚么“潜能”，紧密结合具体专业领域情景能做甚么样事？控制技术边界线在哪？
一、语法结构预测
如前所述大数据和使用者行为的不定式后，对词义展开标示、重新命名虚拟辨识，消解语意 。
辨识文档中具备某一象征意义的虚拟，主要包括：人名、路名、职务名、产品术语等。
虚拟辨识是信息提取、概要系统、句法预测、用例等专业领域领域的关键性此基础辅助工具，作为形式化信息提取的关键性关键性步骤。
专业领域情景：数十家智能手机供应商音频副手
以不定式和词义标示为此基础，预测音频指示中的关键性术语、代词、数量、时间等，加速认知使用者指示的涵义，迅速意见反馈提升使用者新体验。
二、文档展开分类
对该文按照文本类别（体育运动、基础教育、财经新闻、社会、军事之类）展开手动展开分类，为该文控制点、文档wheat等专业领域提供此基础支持。
该文展开分类对该文文本展开广度预测，输入该文的主轴三级展开分类、主轴三级展开分类，在个人化所推荐、该文裂解、文档wheat等情景具备广为的专业领域价值。
三、文档纠偏
辨识文档严重错误的短片，展开严重错误提示信息并得出恰当的建议文档文本，在浏览器、音频辨识、文本审核等功能更快运转的此基础组件之一，文档纠偏能明显提升这些情景下的语义准确性和使用者新体验。
专业领域情景：写作类平台
在文本写作平台上内嵌纠偏组件，可在作者写作时手动检查并提示信息错别字情况。从而降低因疏忽导致的严重错误表述，有效提升作者的该文写作质量，同时给使用者更快的阅读新体验
四、
实现文档文本精简提炼，从长篇的该文中手动提取关键性句和关键性段落，构成摘要文本，进而生成指定长度的新闻摘要。
专业领域情景：
（1）智能写作
通过对大量的新闻文档展开语义预测和加速摘要，可以加速形成热点汇总类、新闻裂解类、事件盘点类的新闻稿件，展开手动写作和辅助写作，提升新闻生产效率。
（2）音频播报
音频播报情景往往有严格的字数要求，新闻摘要能够手动生成符合字数规范且表达通顺的信息，在提升使用者新体验的同时，也提升了播报效率。
五、情感预测
能够对文档信息展开“情感”上的正向、负向及中性展开评价。
情感预测一般根据不同行业语料展开标示，根据不同的模型获得最佳的情感判断准确率。
专业领域情景：
（1）评论预测与决策
通过对产品多维度评论观点展开倾向性预测，可帮助商家展开产品预测，辅助使用者展开消费决策。
（2）评论展开分类
通过对评论展开情感倾向性预测，将不同使用者对同一事件或对象的评论文本按情感极性予以展开分类展示。
（3）舆情监控
通过对需要舆情监控的实时文本数据流展开情感倾向性预测，把握使用者对热点信息的情感倾向性变化。
六、关键性词提取
对文档信息展开核心关键性词预测，是文本所推荐算法的核心。实施手段之一是根据不定式后某个词在该文中的出现次数越多，权重越高，但是，在每篇该文中，往往出现次数最多是“的”“是”“在”之类，这些词称为“停用词”，表示对结果毫无用处，必须过滤掉的词。
另外，在其他有实际象征意义的词中，又会遇到一些问题。
比如：在《中国蜜蜂养殖》这篇该文中，“中国”“蜜蜂”“养殖”三个词出现的次数一样多，但很显然，我们更想要的标签是后面两个词。
专业领域情景：
（1）数十家文本分发平台——如前所述文本所推荐算法
通过对该文的关键性词计算再紧密结合使用者行为特征两者之间就能展开匹配和所推荐，进而实现精准文本所推荐。
（2）话题裂解
根据该文计算的关键性词权重，裂解相同标签的该文，便于使用者对同一话题的该文展开全方位的信息阅读。
七、文档审核
判断一段文档文本是否符合网络发文规范，辨识文档中是否包含违禁类别里面的关键性字/词，能够实现手动化、智能化的文档审核，大幅节省文本审核的人力成本。
专业领域情景：
（1）使用者信息审核
对网站的注册信息展开检测，过滤筛查使用者提交注册的使用者名或网名昵称，避免通过使用者名的方式恶意推广。
（2）使用者评论监控
对网站使用者的评论信息检测，一旦发现使用者提交恶意垃圾文本，可以做到文档的手动审核与过滤，保证产品良好使用者新体验
（3）该文文本审核
媒体该文的文档文本审核，手动辨识该文中可能存在的推广、反动、色情信息，避免已发布该文的线上风险
八、人与人工智能
“我们把香蕉给猴子，因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子，因为它们熟透了”有同样的结构。
但是代词“它们”在第一句中指的是“猴子”；在第二句中指的是“香蕉”。
如果不了解猴子和香蕉的属性，无法区分，这就是电脑只能处置“字符串”，而人可以解决“象征意义”。
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栏作家。互联网圈十八线作词人，国家三级退堂鼓表演艺术家。颜良而文丑，欢迎交流。
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