1。語彙セマンティクス：
* 単語の意味： 同義語、反意語、短命など、個々の単語の意味を定義します（他のものよりも具体的な意味を持つ単語）。
* 単語感覚の曖昧性： 単語が複数の意味を持つ可能性があるため、文脈で単語の正しい意味を決定します。
* 語彙関係： 次のような単語間の関係を調べる：
* 同義語： 同様の意味を持つ言葉（例：「幸せ」や「喜び」）。
* antonymy： 反対の意味を持つ単語（例：「ホット」および「コールド」）。
* Hyponymy： 単語間の階層的な関係。ある単語は別の単語よりも具体的です（たとえば、「犬」は「動物」の仮説です）。
* meronymy： 部分的な関係（たとえば、「ホイール」は「車」のメロニムです）。
2。センテンスセマンティクス：
* 文の意味： 個々の単語の意味とその文法的関係を考慮して、文の意味を決定します。
* 真実条件： 文が真または偽である条件を確立します。
* 論理演算子： 文の論理演算子（例： "" "" "" "" "" "" not "）の意味を分析します。
* スコープのあいまいさ： 数量ファイヤーの範囲から生じるものなど、文の意味に曖昧さを解決します（たとえば、「すべての生徒が教師を愛している」）。
3。談話セマンティクス：
* テキストの意味： 文と段落の関係を考慮して、テキスト全体の意味を分析します。
* 参照解像度： テキスト内の代名詞およびその他の単語の指示対象を識別します。
* 前提： テキストでスピーカーまたはライターによって行われた仮定を理解する。
* 暗示： 暗示されているが、テキストに明示的に述べられていない意味を認識する。
4。計算セマンティクス：
* 正式なセマンティクス： ロジックと正式な方法を使用して、意味を表現および分析します。
* 自然言語処理（NLP）： 機械翻訳、テキストの要約、質問への回答などのタスクにセマンティックテクニックを適用します。
* 知識表現： オントロジーと知識グラフを使用したセマンティック知識のモデリング。
5。プラグマティクス：
* コンテキスト依存関係： スピーカーの意図、社会的設定、共有された知識など、意味がコンテキストにどのように影響されるかを認識します。
* 音声行為： 質問をする、リクエストを行う、コマンドの提供など、言語で実行できるさまざまなアクションを理解します。
* 会話の含意： 使用されている言葉の文字通りの意味を超えて、会話で暗示される意味を認識します。
これらの機能は、言語で意味がどのように構築され解釈されるかについての包括的な理解にまとめて貢献しています。