中文XML论坛--弱弱地问：语义和知识怎么区别？

贴子主题：弱弱地问：语义和知识怎么区别？

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知识与语义--- 偶的理解

估计这是不少人都会碰到的疑惑，偶就不怕大家嫌啰嗦，谈谈看法。欢迎批评、讨论。

知识
知识是（主体对客体的）了解、认识。
主观与客观
知识有主观性，每个人对每件事物都可以有不同的看法。
而那些不随主体的认识、观察而（明显）变化的客体本身的性质，常常被称为客观规律、客观现象、客观事实等。平时讲的知识是指这些客观知识。其实客观知识往往不客观，牛顿力学看起来那么“客观“的，后来发现不“客观“了。

广义与狭义
客观规律、客观现象、客观事实等所指的都属于广义上的知识。平时生活中讲的知识是狭义的知识，即一般用知识来指规律性的认识，而不包括状态性的认识，后者通常被称为信息，而不叫做知识。但是在知识工程学里，这两者都是研究对象。

语意
“语意“（meaning）的字面意思可以理解为“言语的含意”。等下再讲“语义“（semantics）。

字面语意(literal meaning)
它是把（一句或若干句）具体的言语放到这（些）言语所属的语言中去考察、分析而得来的。这样得来的语意叫做字面语意。例如，“这里有一张桌子”的字面就是“某个地方有一张桌子“。解析字面语意是通过基于语法的语义分析得到的。

语境语意(contextual meaning)
字面语意 --- “某个地方有一张桌子“ ---，并没有告诉我们到底是哪里有张桌子。把“这里有一张桌子”这句话放到它出现的对话或者叙述背景中去考察、分析，可以得知更具体的意思，就是语境语意。例如，通过上下文我们可能知道那句话的意思是“主人公家里的客厅里有一张桌子“，这就要具体很多了，或者说具体到我们想要关心的程度。更具体点是可以的，例如给出桌子的地理坐标，但是我们不需要。从字面语意到语境语意实际上是解析代词。用编程序的话来讲，就是检查变量的值。

语用语意(pragmatic meaning)
假设那句话是在两个人的对话中出现的，再假设是主人在端茶给客人之后，客人接过很烫的茶不知该放在哪里的时候主人对客人说的。那么，“主人公家里的客厅里有一张桌子“这个语境语意就显得不对头，很显然，主人是在告诉客人“你可以把茶杯放在桌子上（不要担心桌子被烫坏）“。这层意思，叫做语用语意，它才是这句言语想表达的真正意思 --- 一种行为指示。

语意和语义
语意和语义（学）又是怎么回事呢？前者，我理解，就是“言语的意思“；后者呢，实际上没有“语义”这个名词，只有“语义学”。当使用"语义"这个词时它是作为形容词来用的，意思是“语义学的“，或者“语义学上的”，或者“语义学意义上的”。由于这些用法显得很啰嗦，就简化成了“语义”。又由于，在中文里，“语意”和“语义”不仅发音相同，组成它们的字的意思都（可以认为）相同，于是就容易混淆。

不巧的是，在英文里，同样存在混淆。本来可以没事的，semantics是语义学，meaning是语意，很好。但是meaning这个词意思太广泛，而在语言哲学中又有专门的用途，估计因为这个，英文里semantic的意思有“related to meaning, especially meaning in language" 和 “ relating to, or according to the science of semantics.”。就是说，在英文里，semantic这个形容词有相当于中文“语意的“和“语义的“两个意思。所以老外也容易搞混，这可以从英文文献里看出来。

知识和语义

从上面可以看到，知识和语义（学）完全是两码事。至于怎么会（有搞semantic web 和 ontology的人）把知识跟语义混到一起去，这大概可以这样解释。首先，这应该与AI 意义上的Ontology的出现和应用有关。AI中的Ontology，我理解，是用逻辑方法来建立概念体系，使得这些（符号化的）概念不是孤零零单个单个的符号，也不象字典里那样循环解释，而是有层次的，可以推理、运算的。而AI中提出Ontology这回事起初目的是为了知识（库）共享。

由于每个概念有一个名字，应该说是相关联的符号，所以人们把ontology看成一个词汇表（vocabulary）。这就导致了混淆：既然是词汇表，那些“概念“就被说成是“词语”，而词语（在言语中）是有语意的。这样很自然，“知识”通过“概念”，“概念”再通过“词语”，就和“语意”混淆起来了，而“语意”又和“语义”混在一起，那就可以把“知识”跟“语义”也来混一混。而语义学是从来不研究概念的，它的确有分支研究词法语义（学），但它从来不研究概念之间的内在联系。

所以问题的本质是这样，描述概念需要用到知识，而表达知识需要用到概念。所以概念和知识是鸡和蛋的关系。而词汇是概念的符号化。一个概念存在于一个概念体系中，一个词存在于与这个概念体系相关联的词汇表中。在这一个概念体系连同它的符号体系内部，由于概念和词语的一一对应关系，又由于概念和知识的“鸡蛋关系”，可以说“知识”和“词意”也是鸡和蛋的关系。如果在这个概念体系所提供的词汇的基础之上，定义一种语言，则这个词汇表定义了这个语言的每个词的意义，但是对这个语言的语义合成法(compositional semantics)毫无贡献，却对每句话的意思有贡献，这是通过定义词汇而办到的。

而独立于严密概念体系的（日常）自然语言词汇表中的词语的意义（词意）跟知识体系中的概念（或者词语/符号），是不同的。如果让自然语言词汇表中词汇碰巧和某一严密概念体系中的相同的词汇存在这么一种关系，即使用相同符号的来自两边的词语恰恰在意义上相似，甚至可以看成大致相同，那这种“巧合”就很有用，可以让人跟机器在很大程度上使用相同的词汇交流。


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