语义理解是让计算机直接理解人类语言文本的意思，并把它们和用来描述实体，关系和事件的术语相关联起来。它是自然语言处理（NLP）技术的一把利器，可用于交互式智能服务、推荐引擎等众多应用场景中。语义理解旨在提供实际的能力和非语言概念的表示，以便进行自然语言处理，并能够帮助机器更准确或更高效地反映人类意图。
语义理解的核心思想是将文本转换为术语实例，这些实例可以被将述句提取到词汇表或预定义模型中的术语，也可以被更复杂的加权流程提取到语料库中的术语。这一步将字符串文本转换为带有正确的意义的概念，从而塑造计算机和人类之间的桥梁，让计算机能够理解人类语言中描述的思维过程和关联。
语义理解的任务是采用各种技术将自然语言文本转化为结构化数据，例如类属性和概念，用以表示输入语句的涵义，以便能够更加准确地捕捉和提取意义，有效匹配类比信息，完成信息抽取，答复问题，提供回答等复杂任务。 它在自然语言处理中得到了广泛应用，例如，它可以帮助电脑自动翻译，提高搜索引擎抓取信息的准确性，甚至更复杂的文本分析，语音识别等应用场景。
我们可以将语义理解分为两类：静态语义理解和动态语义理解。
静态语义理解强调于抽取某一文本的语义模型，并以此模型来理解该文本的含义；而动态语义理解则强调于在不断的文本中抽取特定的特殊语义，以及在新输入的文本中调整当前语义模型。
在当今新兴的自动化应用中，语义理解技术被广泛应用，它具有强大的功能，可以帮助机器对思维、意义和演示具有深刻的理解能力，有效的处理各种实际任务，帮助企业完成自动任务处理，大大减轻了用户的工作量和精力消耗。
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