编者按：对于我们来说，理解语言或文本内容几乎是无意识的过程，但机器理解人类语言的方式与我们是不同，他们无法像人类一样基于对语言本身或文本中已熟悉的概念来理解一句话的意思。以往的机器人技术中，我们也在试图将每一个词语的意思添加到机器人知识库中，通过关键词匹配的方式来使机器人能够实现与人的会话交互。但在实际的应用中，我们会发现，其实这种模式并不能真正实现机器人的智能化，而是需要无限地扩充机器人知识库，再由机器人来匹配已有的答案，说到底，基于关键词搜索匹配的机器人可以理解为是一个具有自动搜索功能的知识库，以这种思路来研发机器人与智能化是背道而驰的。目前来说，主流的人工智能技术主要是通过语义分析的方式来实现，本文将主要为您介绍机器人如何通过语义分析和知识库实现智能语义理解。

 

➤  什么是语义分析？

语义分析是指基于语义和上下文理解人类自然语言的方式。以下，我们为您介绍一下语义分析的过程。对自然语言内容的语义分析第一步是读取内容中的所有字词，先了解各个文本的真实含义，并对文本元素进行标识，匹配到具体的逻辑和语法中。同时，机器人还能够分析文本中的上下文以及文本结构、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，消除歧义。比如，文本内容中包含“选举”、“民主人士”；或“预算”、“税收”、“通货膨胀”，通过语义分析可以锁定文本内容是关于“政治”还是“经济学”的。

 

我们可以举例来看一下基于语义分析的人工智能机器人在理解客户会话中的效果。比如客户发送了以下内容“你们家的客服是在搞笑吧，我都已经等了30min了，还在排队！”。如果是基于关键词匹配，机器人很可能会将“搞笑”理解为一个积极的词汇，而无法识别出客户本身已经非常不满了。但是在机器学习算法的支持下，语义分析系统可以理解自然语言的上下文、还可以基于本文实现检测情绪，并从非结构化数据中提取有价值的信息，从而理解到客户本身想要传递的信息，达到接近与人类理解力的水平。

 

➤  语义分析如何工作

语义分析功能需要以词法语义为基础，语料库会包括别名、相似词、一词多义、反义词、同义词、同音异义词等。词法语义在语义分析中起着重要的作用，它使机器能够理解词法项目（单词、短语、动词等）之间的关系。通过为语义增强的机器学习算法提供文本样本，您可以训练机器以根据过去的观察做出准确的预测。基于语义的机器学习方法涉及多个子任务，包括单词歧义消除和关系提取：

1.词义消歧 ：根据上下文使用自动识别单词含义的过程。 自然语言是模棱两可和多义的；有时，根据使用方式，同一个单词可能具有不同的含义。在带有机器学习的语义分析中，计算机使用词义消歧来确定在给定上下文中哪种含义正确。

2.关系提取：该任务包括检测文本中存在的语义关系。关系通常涉及两个或多个实体（可以是人物名称、地点、公司名称等）。这些实体通过语义类别连接，例如“工作于”，“居住于”，“是CEO”，“总部位于”。

 

➤  语义分析技术

根据要从数据中获取的信息类型，可以使用以下两种语义分析技术：文本分类模型（为文本分配预定义的类别）或文本提取器（从文本中提取特定信息） ）。

▌语义分类模型

1.主题分类：根据文本的内容将文本分类为预定义的类别。以客服场景为例，通过语义分析，机器人可以对工单或访客咨询信息进行识别，并将其归类为“付款问题”还是“物流问题”。

2.情感分析：检测文本中的正面、负面或中性情绪了解客户当下的状态来对。例如，按情感标记Twitter提及内容，以了解客户对您品牌的感觉，并能够实时识别不满的客户。

3.意图分类：根据客户接下来要做什么对文本进行分类。您可以使用此标签将销售电子邮件标记为“感兴趣”和“不感兴趣”，以主动联系可能想要试用您产品的用户。

▌语义提取模型

1.关键字提取：在文本中查找相关的单词和表达。此技术可以单独使用，也可以与语义分类模型技术一起使用，以获得更准确的意义。

2.实体提取：标识文本中的命名实体，例如人员、公司、地点等的名称。客户服务团队可能会发现，这有助于从客户支持票证中自动提取产品名称，运输编号，电子邮件以及任何其他相关数据。

使用语义分析工具对工单或访客咨询自动分类可以实现智能分配，将不同的客户路由到不同的客服组，并根据情绪识别、关键词识别等，评估需求的优先级，从而提高客服效率、缩短响应时间、提高客户满意度。

 

➤  小结

简而言之，语义分析是从文本中提取含义的过程。它通过分析语法、分析特定上下文中单个单词之间的关系，使计算机能够理解和解释句子、段落或整个文档。语义分析这是自然语言处理（NLP）的基础，是聊天机器人、搜索引擎和文本分析等机器学习工具都会用到的底层技术。语义分析驱动的工具可以帮助公司从非结构化数据中自动提取有意义的信息，例如电子邮件、工单和客户反馈等。