孙贻声

西安外国语大学

摘要(Abstract)：

自然语言处理是人工智能感知与认知交互的核心技术，语义理解作为其核心环节，直接决定机器对人类语言信息的解析、 推理与应用能力。当前主流深度学习预训练模型在通用文本语义理解任务中表现优异，但在领域细粒度解析、歧义语境适配、跨语 言语义对齐、轻量化落地等场景仍存在语义表征模糊、上下文依赖捕捉不足、推理延迟较高等现实问题。本文以深度学习语义理解 底层逻辑为切入点，系统剖析预训练语言模型编码机制、多粒度文本分层表达与多模态融合建模框架，针对多场景语义理解痛点， 从领域细粒度关联捕捉、歧义语境自适应消歧、跨语言语义映射三个维度完成核心机制优化设计，同时构建模型参数精简、小样本 迁移学习、低延迟推理的轻量化适配技术体系。最后搭建数据集构建、模块集成、双维度效果验证的落地应用路径。研究成果可有 效提升自然语言处理模型的语义解析精度与工程落地能力，为专业领域智能文本分析、智能问答、跨语言交互等场景提供技术支撑。

关键词(KeyWords)：

深度学习；自然语言处理；语义理解；预训练模型；轻量化优化；跨语言语义映射

参考文献(References)：

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