语义分析是指一套用于理解和解释语言深层含义的方法和技术，无论是书面语还是口语。与关注句子结构的句法分析不同，语义分析关注词语的意义、上下文关系以及文本中涉及的概念、实体或意图的抽取。它涉及将人类对语言的理解建模到计算机系统中，区别于仅基于关键词匹配或简单分类的方法，实现了更精细的上下文和概念层面的分析。

应用场景与使用示例

语义分析广泛应用于智能信息检索、社交媒体舆情与情感分析、对话助手（聊天机器人）、法律或医疗文档自动分析，以及个性化内容推荐。例如，它可以帮助搜索引擎准确理解用户查询的真实意图，或让监测系统在大规模文档中发现新兴话题。

主要软件工具、库与框架

主流NLP工具包括spaCy、NLTK、Stanford CoreNLP和AllenNLP。BERT、GPT和Sentence Transformers等框架常用于通过嵌入方式实现语义表示。商业化方案如MeaningCloud和IBM Watson Natural Language Understanding也提供先进的语义分析服务。

最新发展与趋势

近年来，具有强大语义理解能力的大型语言模型（LLM）成为主流，可捕捉复杂语义细节并适应多样化上下文。外部知识集成（知识库、知识图谱）、多语言与多模态语义分析，以及高性能开源模型的兴起，都是重要趋势。语义分析正越来越多地融入决策支持系统和高级文档检索解决方案。