語義

語義

數據的含義就是語義(semantic)。簡單的說,數據就是符號。數據本身沒有任何意義,只有被賦予含義的數據才能夠被使用。這時候數據就轉化為了信息,而數據的含義就是語義。 語義可以簡單地看作是數據所對應的現實世界中的事物所代表的概念的含義,以及這些含義之間的關係,是數據在某個領域上的解釋和邏輯表示。

領域性特徵

語義具有領域性特徵,不屬於任何領域的語義是不存在的。而語義異構則是指對同一事物在解釋上所存在差異,也就體現為同一事物在不同領域中理解的不同。對於 計算機科學來說,語義一般是指用戶對於那些用來描述現實世界的計算機表示(即 符號)的解釋,也就是用戶用來聯繫計算機表示和現實世界的途徑。

語義是對數據符號的解釋,而 語法則是對於這些符號之間的組織規則和結構關係的定義。對於 信息集成領域來說,數據往往是通過 模式(對於模式不存在或者隱含的非結構化和 半結構化數據,往往需要在集成前定義出它們的模式)來組織的,數據的訪問也是通過作用於模式來獲得的,這時語義就是指模式元素(例如類、屬性、約束等等)的含義,而語法則是模式元素的結構。

主觀特徵

由於信息概念具有很強的主觀特徵,目前還沒有一個統一和明確的解釋。我們可以將信息簡單的定義為被賦予了含義的數據,如果該含義(語義)能夠被計算機所 “理解”(指能夠通過形式化 系統解釋、推理並判斷),那么該信息就是能夠被計算機所處理的信息。關於知識的概念目前沒有明確的定義,一般來說,知識為人類提供了一種能夠理解的模式用來判斷事物到底表示什麼或者事情將會如何發展。從知識的陳述特性上來看,知識即指用來描述信息的概念、概念之間的關係,以及概念在陳述具體 事實時所必須遵守的條件。從這一點看,對於信息的語義以及信息語義之間的關聯關係的描述本身就是一種知識的表達,因此在許多研究中,往往將語義的描述等同於 知識的描述。

延伸學習

1、語義學(Semantics),也作“語意學”,是一個涉及到語言學、邏輯學、計算機科學、自然語言處理、認知科學、心理學等諸多領域的一個術語。雖然各個學科之間對語義學的研究有一定的共同性,但是具體的研究方法和內容大相逕庭。語義學的研究對象是自然語言的意義,這裡的自然語言可以是詞,短語(詞組),句子,篇章等等不同級別的語言單位。但是各個領域裡對語言的意義的研究目的不同:

語言學的語義學研究目的在於找出語義表達的規律性、內在解釋、不同語言在語義表達方面的個性以及共性;

邏輯學的語義學是對一個邏輯系統的解釋,著眼點在於真值條件,不直接涉及自然語言;

計算機科學相關的語義學研究在於機器對自然語言的理解;

認知科學對語義學的研究在於人腦對語言單位的意義的存儲及理解的模式。

2、語義分析是編譯過程的一個邏輯階段, 語義分析的任務是對結構上正確的源程式進行上下文有關性質的審查,進行類型審查。語義分析是審查源程式有無語義錯誤,為代碼生成階段收集類型信息。比如語義分析的一個工作是進行類型審查,審查每個算符是否具有語言規範允許的運算對象,當不符合語言規範時,編譯程式應報告錯誤。如有的編譯程式要對實數用作數組下標的情況報告錯誤。又比如某些某些程式規定運算對象可被強制,那么當二目運算施於一整型和一實型對象時,編譯程式應將整型轉換為實型而不能認為是源程式的錯誤。

語義分析的地位:編譯程式最實質性的工作;第一次對源程式的語義作出解釋,引起源程式質的變化。

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