❶ NLP - 基礎任務 - 語義分析
語義分析（Semantic analysis）是自然語言處理（NLP）領域中的基礎任務，主要分為兩個層面進行：Word level 和 Sentence level。
在Word level層面，語義分析的任務包括：
1. **詞義消歧（Word Sense Disambiguation，WSD）**：確定一個詞在特定上下文中的確切含義。
2. **情感分析（Sentiment Analysis）**：識別文本中表達的情感傾向，如積極、消極或中立。
3. **實體識別（Entity Recognition）**：識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織名等。
4. **詞性標注（Part-of-Speech Tagging）**：標注文本中每個詞的詞性，如名詞、動詞、形容詞等。
在Sentence level層面，語義分析的任務包括：
1. **邏輯表達（Logic）**：利用邏輯框架如謂詞邏輯、一階邏輯等進行語義結構的分析與推理。
2. **文本蘊含（Text entailment）**：判斷一個句子是否蘊含另一個句子的意義，即自然語言推理。
3. **篇章（Discourse）分析**：分析文本中的篇章結構，包括篇章切分、句子間的邏輯關系等。篇章分析有助於理解文本的組織結構和上下文關系。
篇章分析的第一步是進行篇章切分，即將長文本切分為基本的單元。常用的篇章切分標記包括並列、轉折、解釋等關系。
語義分析在自然語言處理中至關重要，有助於提高機器對人類語言的理解和生成能力。通過不同的語義分析任務，可以更准確地解析和處理自然語言信息，為實際應用提供強有力的支持。