正文
语义学（Semantics） 涉及到表达内容的解释和含义。 在自然语言处理（NLP）领域，语义主要涵盖了与语言学相关的各种概念。在计算机视觉（CV）领域，语义通常指图像中像素或物体的性质和含义。
在机器学习中，表达（Expression）通常指数据的形式，无论是在NLP任务中的文本，还是在CV任务中的图像或视频。而这些表达的解释（Interpretation）则涉及到从中提取的类别等信息，这在形式上仍然是数据，只是以更统一、更精练的结构出现。这表明，在此上下文中，语义代表了对数据的结构化表示，包括但不限于其中蕴含的类别信息。
这些结构化的表示所处的空间，被称为语义空间，与原始数据（如文本、视觉数据等）所处的空间不同。通过基于数据集构建适当的结构，来包含样本点对应的概念类别、关系等语义信息，即构成了语义分析的核心任务。
以计算机视觉的语义分割为例，这一过程涉及根据物体的种类和性质来分割图像，使得相同种类的物体被归为同一类别。实际上，这相当于对图像中的每个像素点进行分类。