의미 분석(Semantic Analysis)은 문장이나 문서의 의미를 이해하고 해석하는 작업을 말합니다. 이는 자연어 처리의 중요한 부분으로, 단어나 구문의 의미 관계를 파악하여 문장이나 문서의 실제 의미를 추론하려는 노력을 의미합니다. 의미 분석은 언어의 의미와 상호작용하며 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 작업을 수행합니다.

의미 분석의 예시:

원본 문장: “The cat chased the mouse.”

의미 분석 결과: “고양이가 쥐를 쫓았다.”

의미 분석은 단순히 단어나 구문의 뜻을 추론하는 것을 넘어서, 문장이 전달하는 실제 의미와 의미적 관계를 이해하려는 목표를 가집니다.

예제 코드:

Python의 NLTK 라이브러리를 사용하여 의미 분석을 수행하는 간단한 예제 코드를 보겠습니다.

from nltk.corpus import wordnet
from nltk.wsd import lesk

## 문장과 대상 단어
sentence = "The bank can guarantee deposits."

## 'bank' 단어의 다의어 해석을 추론
word = 'bank'
synset = lesk(sentence.split(), word)
if synset:
    print(f"Word: {word}")
    print(f"Synset definition: {synset.definition()}")
    print(f"Synset example: {synset.examples()}")
else:
    print(f"No suitable synset found for '{word}'.")` 

위 코드는 ‘bank’라는 단어의 다의어 해석을 추론하는 예제입니다. ‘bank’에는 은행과 강둑 등 여러 의미가 있을 수 있습니다. lesk 함수를 사용하여 문장 내에서 ‘bank’의 의미를 선택하는데, 선택된 Synset의 정의와 예제를 출력합니다.

출력 예시:

Word: bank
Synset definition: a financial institution that accepts deposits and channels the money into lending activities
Synset example: ['he cashed a check at the bank', 'that bank holds the mortgage on my home']` 

의미 분석은 컴퓨터가 문장의 의미를 이해하고 추론하는 과정으로, 기계 번역, 감정 분석, 질문 응답 시스템 등에서 중요한 역할을 합니다.