在自然语言处理中，怎样去大概分析一个语句的含义？

以下答案不能完全解决题目的问题，仅是提供了一些基础资料和简单的处理办法。
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非常感谢邀请，目前为止，对于自然语言理解我只是大概了解了一下（大三时的选修课），以下答案仅仅是分享一下自己当时所了解的内容，仅仅适合没接触过自然语言理解的同学。
学完课程，我感觉自然语言理解做的很精确很难，对于中文来说：
    1）句子结构并没有被固定，所以一句话可以有多种说法；
    2）因为断句的不同，一句话可以有不同的含义；
    3）一个词在不同的语境下可以有不同含义，比如：“意思”；
    ......
   （以上困难，仅仅是很小的一部分，在自然语言理解教材上有很多专有的名词描述会遇到的困难）
所以当时我们在学习时，并没有很深入的研究，只是介绍了很简单的一些概念和方法：
1）分词（把句子拆分开）：
如果做的很细致，会涉及到概率统计、合并原则、切分原则等。
但是如果处理的粗糙一些，可以考虑“最大匹配算法”和“最少分词法（最短路径法）”：
根据已有的语料库，来划分句子（算法很容易，但弱点比较明显：“最大匹配算法”--断句不同，意义不同；“最少分词法（最短路径法）--如果最短路径有多条，无法确定最优解）
2）语义分析：
现在我只记得词义消歧的两种办法：a.基于贝叶斯分类器 b.基于最大熵
 
当时我们学习时用的教材是：宗成庆 《统计自然语言处理》（当时只是挑了一些章节讲的）
我们需要完成的课程设计：https://github.com/JianmingS/N ... nding