自然语言过程语义分析

时间:2019-03-28 11:44:01 阅读:62次

语义分析:当你真正想要理解文本中的含义时

  社交媒体,博客文章,论坛中的评论,文档,群聊应用程序或与客户服务聊天机器人的对话:文本是我们如何在线与公司沟通的核心。

  每种类型的通信,无论是推文,LinkedIn上的帖子还是网站评论部分的评论,都包含潜在相关甚至有价值的信息,这些信息必须由希望保持领先的公司捕获和理解。捕获信息并不困难。真正困难的是理解所说的内容,并大规模地进行。

  对于人类而言,我们理解所说内容的方式几乎是一种无意识的过程。为了理解文本的内容,我们依赖于我们已经了解的语言本身以及文本中存在的概念。机器不能依赖这些相同的技术。

  有些技术只会让你认为他们理解文字。基于关键字或统计数据甚至纯机器学习的方法可能正在使用匹配或频率技术来获取关于文本“关于”的线索。这些方法只能到目前为止,因为它们没有看到含义。 

  语义分析描述了理解自然语言的过程 - 人类根据意义和背景进行交流的方式。让我们来看看像Cogito这样的认知技术如何进行语义分析。

  自然语言内容的语义分析首先阅读内容中的所有单词,以捕捉任何文本的真实含义。它标识文本元素并将它们分配给它们的逻辑和语法角色。它分析了周围文本中的上下文,并分析了文本结构,以准确消除具有多个定义的单词的正确含义。

  语义技术处理句子的逻辑结构,以识别文本中最相关的元素并理解所讨论的主题。它还理解文本中不同概念之间的关系。例如,它理解文本是关于“政治”和“经济学”,即使它不包含实际的单词,而是相关的概念,如“选举”,“民主党人”,“房子的发言人”或“预算,“”税收“或”通货膨胀。“

  由于语义分析和自然语言处理可以帮助机器自动理解文本,因此这支持了更大的目标 - 翻译信息 - 可能有价值的客户反馈或在推文或客户服务日志中的洞察力 - 进入领域用于客户支持,企业情报或知识管理的商业智能。

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