การแยกวิเคราะห์ความหมายเป็นงานย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการจับคู่ภาษาธรรมชาติเพื่อแสดงความหมายในรูปแบบที่แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้ การแยกวิเคราะห์ความหมายถูกกำหนดให้เป็นงานในการแปลงประโยค (หรืออินพุตอื่นๆ) ให้เป็นตัวแทนความหมายที่เทียบเท่าซึ่งแสดงออกมาในภาษาทางการ เช่น ภาษาโปรแกรม ภววิทยา หรือภาษาแทนความรู้
วัตถุประสงค์ของการแยกวิเคราะห์ความหมายคือเพื่อให้คอมพิวเตอร์ตีความประโยคหรืออินพุตอื่นๆ และดำเนินการตามผลลัพธ์ ปฏิบัติงานต่างๆ เช่น การตอบคำถาม การใช้เหตุผลอัตโนมัติ และระบบการสนทนา โดยทั่วไปจะทำได้โดยการแปลงอินพุตภาษาธรรมชาติให้เป็นตัวแทนหรือภาษาที่เป็นทางการ ซึ่งจะทำนายรูปแบบตรรกะที่เป็นพื้นฐานของอินพุตได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ มีการใช้เทคนิคการแยกวิเคราะห์และอัลกอริธึมเพื่อกำหนดความหมายให้กับอินพุตที่แสดงในภาษาตรรกะหรือภววิทยา
นอกเหนือจากการแยกวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติแล้ว การแยกวิเคราะห์ความหมายยังใช้ในงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล การค้นหาความหมาย และการสร้างฐานความรู้ ในงานเหล่านี้ การแสดงอย่างเป็นทางการที่สร้างโดย semantic parser อาจถูกแปลงเป็นคำตอบ สรุป หรือภววิทยา ผลลัพธ์เหล่านี้สามารถใช้เพื่อแจ้งการตัดสินใจในภายหลังหรือดำเนินการอัตโนมัติได้ดีขึ้น
การแยกวิเคราะห์ความหมายเป็นสาขาที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วโดยมีการใช้งานในหลายด้าน เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การศึกษา การดูแลสุขภาพ และวิศวกรรม ตัวอย่างเช่น เมื่อเร็วๆ นี้มีการใช้ในงานอัตโนมัติ เช่น แอปพลิเคชันผู้ช่วยเสมือน แชทบอท ระบบแปลงข้อความเป็นคำพูด และตัวแทนการสนทนา ซึ่งระบบไม่เพียงแต่จะต้องเข้าใจความหมายของการป้อนข้อมูลของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังต้องสามารถดำเนินการตามนั้นด้วย เพื่อเป็นคำตอบที่เป็นประโยชน์
การแยกวิเคราะห์ความหมายเป็นส่วนสำคัญสำหรับการวิจัย เนื่องจากมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดช่องว่างระหว่างภาษาธรรมชาติและความเข้าใจของคอมพิวเตอร์ ด้วยเหตุนี้ นี่จึงเป็นส่วนสำคัญของการสร้างเทคโนโลยีที่สามารถตีความข้อมูลของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ เพื่อที่จะให้คำตอบที่เป็นประโยชน์และเชื่อถือได้
