1.语义计算：语音、形态、语法、语义、语用。通常会需要NLP其他领域技术，包括语法分析等。
2.为何面向自然语言的语义分析很难：
（1）语言的歧义
（2）社会交流中共有知识通常会省略。如他，小李等指代词。
（3）语言动态变化。如粉丝、freestyle。
（4）不同层次歧义的传递与影响。例如分词结果
3.（英文）词语形态规范化
（1）stem
（2）词性还原
4.词义：一个词语的特定意义
（1）一个词语可能有多个词义
（2）一个词义能被一个注释所描述
（3）一词多义：词义完全不相关（homonyms）；词义之间有关联（polysemes）；两者之间界限模糊。
5.词汇关系
（1）同义词：两个词的两个词义相同或相近。不存在完美的同义词，同义词可能在某些上下文中有所不同；最好基于词义来判断。
（2）反义词：词义相反。尽管反义词具有相反的意义，但它们在某种角度仍非常相似，具有一定的共性。利用基于语料库的上下文相似性度量难以区分同义词与反义词。
（3）下位词（Hyponym）与上位词（Hypernym）：范围大的叫上位词、范围小的叫下位词。
（4）部分（Meronym）与整体（Holonym）
方法：（1）基于模板
（2）基于百科
（3）基于学习（分类或者排序）
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