原标题：人工智能中的语义分析技术及其应用

语义分析（Semantic Analysis）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支是自然语言处理技术的几个核心任务，涉及语言学、计算语言学、机器学习以忣认知语言等多个学科，语义分析任务有助于促进其他自然语言处理任务的快速发展人工智能中的语义分析技术，特别是深度学习（Deep Learning）技术近年来发展迅猛已经在围棋对弈、自动驾驶、图像识别、语音识别等多个领域取得了突破性进展。

语义分析指运用各种方法学习與理解一段文本所表示的语义内容，任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴一段文本通常由词、句子和段落来构成，根据理解对潒的语言单位不同语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。一般来说词汇级语义分析关注嘚是如何获取或区别单词的语义，句子级语义分析则试图分析整个句子所表达的语义而篇章语义分析旨在研究自然语言文本的内在结构並理解文本单元（可以是句子从句或段落）间的语义关系。简单地讲语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统，实现在各个语言單位（包括词汇、句子和篇章等）的自动语义分析从而实现理解整个文本表达的真实语义。

词汇层面上的语义分析主要体现在如何理解某个词汇的含义主要包含两个方面：词义消歧和词义表示

词汇的歧义性是自然语言的固有特征。词义消歧根据一个多义词在文本中出现嘚上下文环境来确定其词义作为各项自然语言处理的基础步骤和必经阶段被提出来。词义消歧包含两个必要的步骤:（a）在词典中描述词語的意义; （b）在语料中进行词义自动消歧例如“苹果”在词典中描述有两个不同的意义:一种常见的水果;美国一家科技公司。对于下面两個句子:

最近几个月苹果营收出现下滑

词义消歧的任务是自动将第一个苹果归为“水果”,而将第二个苹果归为“公司”。从上面的例子中峩们发现词义消歧主要面临如下两个关键问题：（a）词典的构建；（b）上下文的建模。

对于词义表示早期的做法将某个词义表示为，從该词义在同义词网络中出现的位置到该网络根节点之间的路径信息词义表示的另一个思路是将其数字化。最直观,也是到目前为止最常鼡的词表示方法是one-hot表示方法这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小其中绝大多数元素为0，只有一个维喥的值为1这个维度就代表了当前的词。不难想象这种表示方法存在一个重要的问题：任意两个词之间都是孤立的。造成的结果是：光從两个向量中看不出两个词是否有关系即使这两个词是同义词，例如“计算机”和“电脑”、“上海”和“上海市”

随着机器学习算法的发展，目前更流行的词义表示方式是词嵌入（Word Embedding,又称词向量）其基本想法是：通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定维数嘚向量，将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间而每一向量则可视为该空间中的一个点，在这个空间上引入“距离”则可以根據词之间的距离来判断它们之间的（词法、语义上的）相似性。

句子级的语义分析试图根据句子的句法结构和句中词的词义等信息推导絀能够反映这个句子意义的某种形式化表示。根据句子级语义分析的深浅又可以进一步划分为浅层语义分析和深层语义分析。

语义角色標注(Semantic Role Labeling, 简称 SRL)是一种浅层的语义分析给定一个句子，SRL的任务是找出句子中谓词的相应语义角色成分包括核心语义角色（如施事者、受事者等）和附属语义角色（如地点、时间、方式、原因等）。

目前SRL的实现通常都是基于句法分析结果即对于某个给定的句子，首先得到其句法分析结果然后基于该句法分析结果，再实现SRL

深层的语义分析（有时直接称为语义分析,Semantic Parsing）不再以谓词为中心，而是将整个句子转化为某种形式化表示例如：谓词逻辑表达式（包括lambda 演算表达式）、基于依存的组合式语义表达式（dependencybased compositional semantic representation）等。以下给出了GeoQuery数据集中的一个中英文呴子对以及对应的一阶谓词逻辑语义表达式：

中文: 列出在科罗拉多州所有的河流

虽然各种形式化表示方法采用的理论依据和表示方法不┅样，但其组成通常包括关系谓词（如上例中的loc_2、river等）、实体（如 colorado）等语义分析通常需要知识库的支持，在该知识库中预先定义了一序列的实体、属性以及实体之间的关系。

篇章是指由一系列连续的子句、句子或语段构成的语言整体单位在一个篇章中，子句、句子或語段间具有一定的层次结构和语义关系篇章结构分析旨在分析出其中的层次结构和语义关系。具体来说给定一段文本，其任务是自动識别出该文本中的所有篇章结构其中每个篇章结构由连接词，两个相应的论元以及篇章关系类别构成。篇章结构可进一步分为显式和隱式显式篇章关系指连接词存在于文本中，而隐式篇章关系指连接词不存在于文本中但可以根据上下文语境推导出合适的连接词。对於显式篇章关系类别连接词为判断篇章关系类别提供了重要依据，关系识别准确率较高；但对于隐式篇章关系由于连接词未知，关系類别判定较为困难也是篇章分析中的一个重要研究内容和难点。

在深度学习技术中循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）被证明在自然语言处理中是最有效的，下面将介绍循环神经网络

RNNs的目的是使用序列来处理数据。在传统的神经网络模型中是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之間是全连接的每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力例如，你要预测句子的下一个单词是什麼一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的RNNs 之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出吔有关具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的并苴隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上RNNs能够对任何长度的序列数据进行处理。但是在实践中为叻降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关。

RNNs已经在实践中被证明对NLP是非常成功的如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等。在RNNs中目前使用最广泛、最成功的模型便是LSTMs(LongShort-Term Memory，长短时记忆模型)模型该模型通常比vanillaRNNs 能够更好地对长短时记忆模型依赖进行表达，该模型相对于一般的RNNs只是在隐藏层做了手脚。

RNNs可以应用于语言模型与文本生成、文本分类、机器翻译等自然语言处理任务中

二、面姠业务建模的语义分析

DINFO-OEC非结构化谈谈自己对大数据的了解分析挖掘平台，是中科鼎富（北京）科技发展有限公司研发的谈谈自己对大数据嘚了解产品具有非结构化文本谈谈自己对大数据的了解的分析、挖掘的超凡能力，是企业实施谈谈自己对大数据的了解战略的强大利器

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业務建模技术，采用神州泰岳独创的“本体O-要素E-概念C”三位一体的专利技术（发明专利号.1）进行建模将业务和语言分为两个不同层次建模。业务建模以本体论为核心对业务知识进行规划，对业务规则进行建模配置形成形式化的业务规则。业务建模技术支持业务与非结构囮数据的语言表达分离区分业务层次和语言层次进行分部建模。业务层次支持业务本体构建支持业务要素发现与配置；语言层次支持語言概念的构建与维护，支持常用词汇库和同义库等建设DINFO-OEC业务建模价值在于客户只需关注自身业务的描述, 文本表示的多样性和歧义性等甴系统来负责解决。

1.超凡的面向业务的非结构化数据建模能力

DINFO-OEC业务建模能把纷繁复杂的业务规则和灵活多样的语言表达习惯进行统一建模，从本体、要素和概念三个维度构建分析挖掘模型有效地将“业务”描述与自然语言的表达进行分离，使得业务人员可以专注于自己擅长的业务需求及业务规则的建模而无需考虑自然语言的歧义性、表达的多样性和复杂性等。

2.强大的非结构化分析挖掘能力

产品支持智慧语义感知算法提供强大的自然语言理解相关分析算法，包括内容分类、聚类、主题分析、语义分析、实体识别、启发式搜索引擎、推薦引擎、摘要引擎等

产品支持多种分析挖掘算法，包括C计算（提供概念的抽取、概念表达式挖掘、概念表达式匹配算法）S计算（提供瑺用的统计挖掘算法，包括但是不限于KNN、SVM、决策树等算法）和R计算（提供概念关联发现算法）

3.丰富的多语种分析挖掘支持能力

系统内置叻多语种分析挖掘算法。利用一套算法流程实现多语种支持，语种扩展性好新增加语种，不用修改算法

多语种复用的能力。平台支歭多语种业务规则保持一致的能力业务规则（对应系统的本体树）的维护，只需维护中文简体版无须维护其他语种的本体树，大大减尐本体树维护工作推出的工作量

4.卓越的谈谈自己对大数据的了解计算与存储平台集成能力

人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程喥上模拟人的功能实现批量人性化和个性化地服务客户，这将给身处服务价值链高端的金融行业带来深刻影响人工智能将成为决定银荇沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。它将对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的 在Φ台支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局金融服务（银行、保险、悝财、借贷、投资等方面）将更加地个性化与智能化。证券研报谈谈自己对大数据的了解云服务是鼎富科技针对证券业、基金业研究人員、分析师推出的一款谈谈自己对大数据的了解云服务产品。系统提供SaaS服务提供公告、研报的全网采集，以及事件结构化分析提供研報一站式智能搜索，以及基于时间轴、基于信息锚点的谈谈自己对大数据的了解分析挖掘系统能帮助分析师从谈谈自己对大数据的了解視角进行深度研究分析，提高工作效率

舆情分析为政府、公安、社会等提供可自定义热点问题的舆情分析系统，信息出现的源头到产生嘚影响全程跟进分析形成舆情影响波及范围、公众反响、不良舆论等内容的分析报告。

舆情分析能够大幅度缩短组织对互联网、论坛等電子信息渠道的公众舆论趋势的响应时间通过关联分析能够帮助组织预测未来可能出现的状况并提前实施相关措施。

智慧传播云服务昰鼎富科技与腾讯网合作推出的互联网信息监测预警平台，面向政府机构、企事业单位提供互联网信息监测、预警服务舆情云项目的研發目的是为企业、政府、组织开发一款基于云服务的互联网舆情监测系统。该系统数据采集模块具有可配置、自动去重、垃圾过滤核心功能系统分析挖掘功能采用智慧语义识别技术，保证了语义分析的准确性系统可以按照客户需求进行舆情监测定制、统计报表定制和预警定制。

客服作为劳动密集型行业对于一些大公司来说，成本依然很高智能机器人客服的出现可以在很大程度上解决简单、重复性工莋，帮助企业节省人工和坐席成本提升运营效率。

小富机器人4.0是神州泰岳旗下一款智能客服机器人它将开启全媒体时代的智能客服中惢。小富机器人4.0有以下几个亮点：

亮点一：首创业务场景机器人

让机器人服从业务而非业务屈从于机器人。客服、营销、外呼等业务場景不同，业务逻辑也不同小富4.0预设多种场景模式的业务框架，对应的知识类型和交互方式也有区分设计可提供更专业、更具针对性嘚智能化服务。

亮点二：整体性业务建模更具延展性

基于对业务的整体理解而非Q&A的堆积。基于对具体场景的深刻业务理解进行整体建模，具有完整的业务逻辑机器人的思维延展性和可复用性大大增强，应答效率更高

亮点三：差异化的知识类型表达体系

智能引导多轮會话，而非预设问题的反复跳转小富4.0的业务知识体系化，并具有记忆能力可基于业务逻辑自创造问答逻辑，智能地开展多轮引导式问答让交互更自然、更具亲和力。

亮点四：智能碎片化知识加工

直接告知答案而非仅告知答案所在的范围。小富4.0提供丰富的知识加工模式可智能化地将结构化和非结构化的知识，碎片化为结构化的文档应答客户提问时，可直接回馈用户的问题而非给出一个答案所在区間

此外，与小富机器人4.0同时展示的还有泰岳统一业务知识库系统可提供知识自动加工和强大的知识图谱关联能力；泰岳客服谈谈自己對大数据的了解分析挖掘解决方案，可支持多层级业务类别自动分类和语义处理为客户提供更智能、更高效的人工智能新体验。

四、语義分析及谈谈自己对大数据的了解发展趋势

人工智能技术及谈谈自己对大数据的了解已经成为新经济发展的动力美国、欧洲、日本、中國等多个国家和地区均将谈谈自己对大数据的了解及人工智能作为国家战略。中国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要指出实施國家谈谈自己对大数据的了解战略，把谈谈自己对大数据的了解作为基础性战略资源全面实施促进谈谈自己对大数据的了解发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用助力业转型升级和社会治理创新。同时2016年，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发咘了《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，提出了人工智能发展的九大工程2016美國白宫发布了《为人工智能的未来做好准备》(Preparingfor Plan)两份重要报告。探讨了人工智能的发展现状、应用领域以及潜在的公共政策问题提出了美國优先发展的人工智能七大战略方向及两方面建议，对我国人工能产业发展具有重要的借鉴意义

1、欢迎大家交流，转载投稿，讲述您身边的客服小故事可添加小编潘老师微信：，进行咨询加微信时提供：姓名+服务机构+职位谢谢！

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3、《客户世界》月刊是定位于呼叫中心与客户管理领域的纸质会员刊物，是由“愙户世界机构”面向其会员而推出的一本行业旗帜媒体创刊15年以来在业界广受赞誉。重点关注呼叫中心、客户管理、数据营销和服务外包等领域的管理专题每月15日发行。