认知语言学为什么分成认知语义学和认知语法?

一、认知语言学为什么分成认知语义学和认知语法?

也不是了解的很具体，简单分享一下掌握的信息吧。

我的理解是：“认知语义学”相对来说是一个研究领域，这个词可以理解为“认知视角的语义学研究”，当然它有一些较为核心的研究理念和方法；但“认知语法”更接近于一个专有名词，它代表由兰盖克所开创的属于认知语言学这个大范畴下位的具体的系统性方法论。

“认知语法属于广为人知的认知语言学运动，认知语言学又是功能主义传统的一个部分，在认知语法之外，认知语言学的主要分支包括构式语法，隐喻理论，整合理论，心理空间，还包含为了发展概念主义语义学的多种努力。功能主义之外的其他主要构成成员有语篇语用分析，语法化研究，通过跨语言实现的普遍性-类型学探索等，自然地，诸如“认知语言学”和“功能主义”之类的术语在引用中是流动的，并且包含了各种各样的观点。相关学者只是在观点上有广泛的兼容性，但缺乏理论上的统一(兰盖克-认知语法导论: p7^[1])”

一些认知语言学的相关研究里会弱化或者不强调认知语言学和功能主义的关系。但如上引用的内容，国外的一些著名的认知语言学者（如上面引用的Langacker）会强调认知语言学和功能主义的关系。如果在功能主义的大视角来看，“认知语法”更像是一个流派，“认知语法”当中自然包含大量的语义研究内容，同样地在“概念主义语义学”当中同样存在非常大量而且重要的语义学研究内容。我个人认同如下Langacker的分类，其实这种分类可能更接近于一种对学科分支的经验上的分类。但不知道会有多少学者认为“认知语义学”是一个流派，我觉得可能更多的学者认为“认知语义学”是一个研究领域。

构式语法：Fillmore;Goldberg 1995; Croft 2001.隐喻理论：Lankoff& Johnson 1980; Lakoff & Turner 1989, Taub & Morgan 1996; Kövecses 2000, 2005.整合和心理空间：Fauconnier1985, 1997; Fauconnier & Sweetser 1996; Fauconnier & Turner 2002.概念主义语义学：Vandeloise1991; Wierzbicka 1996; Talmy 2000a, 2000b; Tyler & Evans 2003; Hampe 2005.语篇语用学：Hopper& Thompson 1980; Givón 1983; DuBois 1987; Chafe 1994; Lambrecht1994; Verhagen 2005.语法化：Traugott1982, 1988; Heine, Claudi & Hünnemeyer 1991; Heine 1997; Hopper &Traugott 2003普遍性-类型学：Givón 1984; Bybee 1985; Croft 1990; Talmy 1991;Kemmer 1993; Haspelmath 1997.

依据Langacker的分类的话，Lankoff等的代表理论和方法属于“隐喻理论”，当然Lankoff等学者自己一般怎么说我不太清楚。但仅就我所知，这个列表里面列的许多人都写过名字包含“认知语义学”字样的书籍，比如Givón， Evans， Croft等。

而“认知语法”，正如名字所表达的，是一个追求更广范围系统性的东西，“语法”所能包含的范围要比语义广得多，同时也更模糊。Langacker使用这个名称可能一定程度上想对标“生成语法”。功能主义学者在进行句法领域的研究的时候，许多学者都会给自己的研究创造一个下位方法论的名字，或者附庸于某个下位方法论之下。比如说Croft在研究句法的时候管自己的理论叫“激进构式语法”。

所以如我在上文所说的，一般对国外的这种语言学理论名称的掌握，大致可以从两个角度入手。一是从历史的角度上入手，了解这些名称是如何产生的，学者们又是如何使用的；二是了解这些名称背后所对标的理论的哲学底层，研究思想，以及具体方法。

二、语义识别技术原理？

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)， 其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码 或者字符序列。

与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人 而非其中所包含的词汇内容。

三、nlp语义识别技术？

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是与自然语言的计算机处理有关的所有技术的统称，其目的是使计算机能够理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。

自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。

四、人工智能语义分析

人工智能语义分析的应用与前景

随着人工智能技术的不断发展，语义分析作为人工智能领域的一个重要分支，已经得到了广泛的应用。语义分析是指对文本、语言、图像等数据进行分析，以揭示其内在含义和潜在意义的过程。在当今信息化社会，语义分析的应用场景越来越广泛，它不仅在学术研究、新闻报道、广告营销等领域发挥着重要作用，而且还在企业决策、市场分析、智能客服等方面具有广阔的应用前景。 一、学术研究 在学术研究中，语义分析可以帮助研究者更好地理解文献资料和数据，从而更准确地把握研究方向和重点。通过对文献的关键词、主题、引用关系等进行深入分析，语义分析可以帮助研究者发现新的研究领域和研究方向。此外，语义分析还可以帮助研究者更好地理解人类语言和文化，从而为跨文化交流和国际合作提供支持。 二、新闻报道和广告营销 在新闻报道和广告营销中，语义分析可以帮助媒体和广告公司更好地理解受众需求和兴趣，从而更准确地制定报道和广告策略。通过对文本数据的分析，可以发现潜在的热点话题和趋势，为媒体和广告公司提供有价值的参考。此外，语义分析还可以帮助广告公司更好地理解广告效果和受众反馈，从而不断优化广告设计和投放策略。 三、企业决策和市场分析 在企业决策和市场分析中，语义分析可以帮助企业更好地了解市场需求和竞争态势，从而制定更科学合理的经营策略和市场战略。通过对市场数据和竞争对手的分析，可以发现潜在的商业机会和风险，为企业决策提供有力的支持。此外，语义分析还可以帮助企业更好地了解员工需求和行为，从而优化人力资源管理策略和提高员工满意度。 四、智能客服 智能客服是人工智能技术在客户服务领域的应用之一。通过语义分析技术，智能客服可以更好地理解用户需求和反馈，提供更加智能、高效、个性化的服务。此外，语义分析还可以帮助企业更好地了解用户需求和行为，从而不断优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。 总之，人工智能语义分析在多个领域具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展，语义分析将会在更多领域发挥重要作用。未来，我们期待看到更多基于语义分析的创新应用和解决方案。

五、语义分析人工智能

语义分析人工智能的应用场景

随着人工智能技术的不断发展，语义分析已经成为人工智能领域的一个重要分支。它通过对自然语言的理解和分析，为人类提供更加智能化的服务。下面我们来看看语义分析人工智能在哪些场景中得到了广泛应用。

智能客服

智能客服是语义分析人工智能应用最广泛的一个领域。通过自然语言处理技术，智能客服能够理解用户的语言，并给出相应的回答。这大大提高了客服的效率，减少了人工干预，同时也提高了用户体验。在智能客服的应用中，语义分析人工智能技术发挥着至关重要的作用。

文本挖掘

文本挖掘也是语义分析人工智能的一个重要应用领域。通过对大量文本数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。这为我们的决策提供了有力的支持。例如，在市场营销中，通过分析用户评论和反馈，我们可以更好地了解用户需求，制定更加精准的营销策略。

机器翻译

机器翻译是语义分析人工智能的另一个重要应用领域。通过利用自然语言处理技术和机器学习算法，机器翻译能够实现更加准确和流畅的翻译。这对于那些需要频繁进行跨语言交流的人来说，无疑是一个巨大的便利。同时，机器翻译也为企业提供了更加广阔的市场机会。

情感分析

情感分析是语义分析人工智能的另一个重要应用领域。通过对文本数据的情感倾向进行分析，我们可以了解用户的情感状态，从而更好地为用户提供服务。例如，在社交媒体平台上，企业可以通过情感分析来了解用户对产品的评价和反馈，从而及时调整产品策略。

总之，语义分析人工智能在智能客服、文本挖掘、机器翻译和情感分析等领域得到了广泛应用。这些应用不仅提高了工作效率，也提高了用户体验，为企业带来了更多的商业机会。随着技术的不断发展，我们相信语义分析人工智能的应用场景将会越来越广泛。

六、人工智能的认知范式？

人工智能的演进是对人的智能或认知活动的模拟范围或类型不断扩展从而模拟能力不断提升的过程，这个过程与不同范式的人工智能源自或表达的哲学认知观密切关联。

这是因为人工智能在追求“像人一样思考”或相似于人的方式作出反应时，必然涉及人是怎样思考与怎样反应的问题，也就是如何进行认知的问题。

“如何认知”既包含认知的方式也包含认知的机理和本质，由此构成了哲学上的“认知观”。

七、关于人工智能职业认知？

目前，我国人工智能就业需求少，学历要求基本上是研究生、博士生，同时学习其他专业的考生也可以和人工智能抢工作。例如，学习计算机一定能和人工智能的工作，人工智能不一定能去抢电脑的工作。目前，我国人工智能人才差距已超过500万人，从工资方面来看，人工智能和大数据也是两个收入最高的专业领域，但必须记住，高收入背后需要两个条件，名校毕业+研究生以上学历。

总之，由于人工智能是综合性的交叉学科，本科学习不充分的话，本科毕业后竞争力很弱。相反，本科学习计算机、自动化、数学等，对研究生深入研究智能有很大帮助。如果考生的分数能进入计算机名校的话，有学校名声的支持，至少找工作或者继续读研没什么问题。

八、人工智能真的能理解语义吗？

目前不能“真正”理解意义，只是理解了一些词与词之间的关系。或一些抽象特征之间的相关性。有些能理解“播放某某的歌曲***”这句话的意思，却并非真正人工智能所为，而是普通的程序算法，是程序员对这句话的理解。理解本句的算法与人工智能算法有着本质区别。目前的人工智能算法主要是用来查询相关语句，含有大量“搜索”的基因。而那些作诗作画的人工智能肯定不能理解语义，因为我从未看到那个人工智能能解释诗的意思。

理解语义，不是现有深度学习框架所能解决的范畴，它的出发点是解决“感知智能”的问题。不管有多少亿参数都不能理解语义，人脑理解语义不过区区百个参数，但是有大量的认知知识作为辅助。知识与参数或向量有着质的区别。参数的量变不会导致知识的质变。因为这里面少一些灵魂元素：意识，认知。

理解语义，人工智能首先需要掌握一种用来表达知识，表达认知，表达意识的语言。一种能直接与人类语言对接的语言。AI若没有自己存储知识和运行思维的语言，谈何理解人类语言？

九、运营技术岗认知？

、运营的定义

运营的广义解释是，通过互联网新媒体的这一手段和媒介，让一家公司的产品和用户发生联系。运营最终服务于一家公司的商业价值提升，在具体的工作内容上也必然会因为公司业务的差异而有所不用。因此，我们要想真正理解运营岗位，就不能脱离公司业务来理解运营岗位。

　　1、相同之处

虽然每家公司的业务不同，但是无论如何，有一些基础技能是运营从业者都需要具备的，比如文案策划、活动策划、销售转化、数据分析等等。除了掌握的技能大同小异，最终的要求也是差不多的。运营岗位最终一定会要去负责搭建一个体系，或制定很多复杂策略，对一家公司的商业价值负责。

　　2、不同之处

一家公司的业务模型/逻辑决定了公司的业务模块，而不同的业务模块也决定了各种具体的工作场景、目标和手段，从而形成了各类不同的运营岗位，比如社群运营、渠道运营、产品运营等等。

　　二、运营岗位的发展目标

初级运营专员，只能做最基础的文字编辑、排版，素材的收集工作，再深入些就干不了了。中级运营从业者经验比较丰富，基本功比较扎实，能负责一个新媒体账号的日常运营工作。从内容的选题、素材收集、撰写、发布、传播以及活动的策划，有基础的数据分析能力。高级的运营岗位需要负责某一个平台的新媒体矩阵运营，有一定的团队管理能力，有一定的数据分析能力。中层管理岗位可以操盘平台矩阵的运营，团队经管经验丰富，数据分析能力强，对转化结果负责。在理想一点的最终发展目标，基本已经自己创业了。

　　三、运营岗位职业成长要求

首先要想在运营岗位上一路上升，首先第一位是能力，让自己在特定工作前具备过硬的胜任力，指导如何思考，如何拿出方案。而且在过往的特定工作中能干出来一些可以拿的出手的成绩。最后让自己能够进入到某个具备更大成长性的环境中，通过公司、行业、具体工作内讧和压力来倒逼自己更快得去成长起来。

看到这里，相信每个人对运营岗位都有一个大致的了解和理解。对于刚刚起步的小白来说，对运营知识系统进行系统的培训至关重要。也许很多人在运营岗位上已经工作了一两年，但学到和理解的也都是一些运营基本功，因此建议大家试听一下中培教育的IT运营培训课程，相信您会收获很多。

十、深入剖析人工智能的语义理解技术及其应用前景

人工智能（AI）是近年来科技发展的热门领域，而在众多的技术中，语义理解技术的崛起无疑是引人注目的。语义理解是指计算机对自然语言的理解能力，它使机器能够理解人类日常语言中的意思和上下文，从而更好地响应和执行任务。

什么是语义理解？

语义理解是自然语言处理（NLP）中的一个关键组成部分，旨在帮助机器理解和解析人类语言的含义。与传统的基于规则的翻译或解析系统相比，语义理解采用更加先进的算法和模型，特别是深度学习和神经网络等技术，以增强计算机的理解能力。

语义理解的核心技术

在语义理解领域，有几个核心技术是推动其发展的关键：

• 词嵌入：通过将词汇映射到高维空间中，词嵌入能够捕捉单词之间的语义联系。Word2Vec和GloVe是最常见的词嵌入模型。
• 上下文理解：理解单词在特定上下文中的意义，例如“银行”一词在不同语境下的不同含义。JSTOR和BERT等模型能够更好地处理这种上下文信息。
• 知识图谱：通过构建实体及其关系的网络，知识图谱帮助机器理解更复杂的信息和语义结构。例如Google的知识图谱就是利用了这种方法。
• 深度学习：使用神经网络模型，对海量数据进行训练，以识别和理解语言的深层次含义。

语义理解的应用场景

语义理解技术具有广泛的应用场景，包括但不限于：

• 聊天机器人：通过语义理解，聊天机器人能够更自然地与用户进行对话，提高客服效率和用户体验。
• 语音助手：应用于Google助手、苹果Siri等，让用户以自然语言进行操作，如发送信息、设定提醒等。
• 搜索引擎优化：通过提高搜索引擎对用户查询意图的理解能力，从而提供更相关的搜索结果。
• 内容推荐系统：通过分析用户的喜好，语义理解可以帮助推荐更符合其兴趣的内容或产品。

语义理解面临的挑战

尽管语义理解技术取得了显著进展，但仍有一些挑战亟待解决：

• 多义性：同一个词可能具有不同的意思，冲突和混淆可能影响理解。加强上下文分析在这方面至关重要。
• 情感和情绪分析：理解某句话的情感色彩是个复杂问题，需要更多的数据和研究。
• 文化多样性：不同文化和语言背景会导致语义理解的困难，因此对多语种的支持尤为重要。
• 真实世界中的噪声：网络语言或非标准用语的普遍使用，使得机器理解不再单纯依赖于语言规则，需要更复杂的处理算法。

未来展望

随着技术的不断进步，人工智能的语义理解也在不断演化。未来，我们可以期待以下几个发展趋势：

• 更加智能化的对话系统：语义理解技术的深入发展将使得对话系统变得更为人性化和智能化，能够进行更深入的对话。
• 更强的跨语言理解能力：未来的语义理解产品将能够更好地支持多种语言，并进行实时翻译和理解。
• 个性化服务：利用用户数据和语义理解，提供更为个性化和精准的服务，尤其是在营销和内容推荐领域。
• 可解释性增强：随着使用深度学习算法，如何让机器的决策过程更具可解释性，将是未来需要解决的问题。

随着需求的不断增加和技术的不断发展，语义理解有助于为人类创造更加智能化的未来。每一次技术的革新，都会影响我们与计算机之间的互动方式，使日常生活变得更加方便和高效。

感谢您花时间阅读这篇文章。希望通过本篇介绍，您能够对人工智能的语义理解及其相关技术有更深刻的理解，并认识到其在实际生活中的重要应用。