本文探讨了一阶谓词逻辑及其子集（Horn逻辑和描述逻辑）在自然语言处理（NLP）深层语义分析中的关键作用。随着大型语言模型（LLM）的发展，深层语义分析仍面临逻辑一致性、可解释性和复杂推理等挑战。一阶逻辑为语义表示提供理论基础，但存在计算复杂性和表达局限性；Horn逻辑凭借高效推理能力，正被用于增强LLM的深度推理；描述逻辑则通过构建结构化知识图谱，为NLP提供背景知识。未来趋势在于神经-符号系统

本文探讨了一阶谓词逻辑及其子集（Horn逻辑和描述逻辑）在自然语言处理（NLP）深层语义分析中的关键作用。随着大型语言模型（LLM）的发展，深层语义分析仍面临逻辑一致性、可解释性和复杂推理等挑战。一阶逻辑为语义表示提供理论基础，但存在计算复杂性和表达局限性；Horn逻辑凭借高效推理能力，正被用于增强LLM的深度推理；描述逻辑则通过构建结构化知识图谱，为NLP提供背景知识。未来趋势在于神经-符号系统

摘要：GraphRAG作为检索增强生成（RAG）的进阶范式，通过融合知识图谱与大型语言模型，显著提升了语义理解能力。其核心优势在于：1）利用图结构实现从语义匹配到逻辑关联的转变；2）支持多跳推理与可解释性分析；3）有效缓解模型幻觉问题。该技术在医疗、金融等领域展现出强大应用潜力，但面临知识图谱构建成本高、实时性挑战等瓶颈。研究表明，GraphRAG在处理复杂查询时性能显著优于传统RAG，标志着自然

摘要：本文探讨了因果知识图谱（CausalKG）在自然语言处理（NLP）文本预处理中的革新作用。传统预处理方法（如规则清洗、词向量化）仅能处理表层词法和统计特征，难以捕捉深层语义逻辑。因果KG通过建模实体间的因果链（如“吸烟→肺癌”），为数据清洗、文本规范化和词向量化带来突破性改进：在清洗环节识别语义矛盾（如医疗文本中的逻辑错误），在规范化环节解决一词多义（如“苹果”的语境消歧），在向量化环节生成

摘要 GraphRAG（知识图谱结合大模型的检索增强生成）是解决传统LLM知识局限性和推理短板的前沿技术。其核心在于利用知识图谱的结构化优势，通过图遍历、GNN嵌入等技术精准检索关联子图，为LLM提供多跳推理路径，显著提升复杂语义分析能力。2024-2025年的研究显示，GraphRAG在增强事实准确性、消歧能力及可解释性方面表现突出，并逐步应用于新闻因果分析、推荐系统等领域。尽管面临图谱构建成本

语义三角论对人工智能自然语言处理（NLP）的深层语义分析具有重要理论价值。该理论揭示了"符号-概念-指称"的意义生成机制，为NLP系统提供了分层处理框架的理论基础。当前NLP在深层语义分析中面临知识表示不足、推理能力有限等挑战，而语义三角论的三元结构启发了词向量、知识图谱等技术的设计思路，有助于提升语义消歧和表示学习能力。该理论还为增强模型可解释性和鲁棒性提供了新视角，但其概念

语义三角论对人工智能自然语言处理（NLP）的深层语义分析具有重要理论价值。该理论揭示了"符号-概念-指称"的意义生成机制，为NLP系统提供了分层处理框架的理论基础。当前NLP在深层语义分析中面临知识表示不足、推理能力有限等挑战，而语义三角论的三元结构启发了词向量、知识图谱等技术的设计思路，有助于提升语义消歧和表示学习能力。该理论还为增强模型可解释性和鲁棒性提供了新视角，但其概念

摘要：本文基于奥格登和理查兹的语义三角理论，审视当代NLP技术的语义理解局限。当前以分布语义学为主导的NLP范式虽然在符号处理方面表现出色，但存在三大根本缺陷：向量化意义表征缺乏结构性、逻辑推理能力薄弱，以及最关键的"所指"层面与现实世界脱节。语义三角论为突破这些局限提供了理论指引，建议通过知识图谱融合、多模态学习和神经符号主义等方法，构建完整的"符号-意义-所指&q

摘要：语义三角论作为经典语言哲学理论，揭示了语言符号、概念与客观现实的三元关系。研究发现，该理论虽未直接应用于现代NLP技术（如BERT、GPT等深度学习模型），但对理解AI语义处理的根本局限具有重要启示。当前NLP主要停留在符号层面的统计学习，缺乏与现实世界的"接地"联系。语义三角论为突破这一局限提供了理论框架，指向多模态学习、知识图谱整合等未来发展方向，在可解释AI、符号接

自然语言处理（NLP）技术在过去十年取得了飞跃式发展，但其核心挑战之一——让机器真正“理解”语言——仍未完全解决。传统的文本预处理流程，包括数据清洗、文本规范化和词向量化，构成了所有下游任务的基石。然而，这些主流方法，如基于TF-IDF的特征提取或基于Word2Vec的词嵌入，在本质上依赖于统计共现（statistical co-occurrence）。它们能出色地捕捉词汇间的“相关性”，例如，“