Tatoeba sentences — language code: yue
有咗好似 Prolog 同 Lisp 噉嘅程式語言，就可以教電腦表達一拃概念同埋啲概念之間嘅關係，設計者可以攞住呢啲語言人手噉整語義網絡。
廿一世紀初，唔少認知科學同資訊科技領域嘅工作者都有興趣整語義網絡，當中最出名嘅要數 WordNet：WordNet 係一個建基於英文嘅數據庫，收錄嗮英文入面有嘅字，並且按啲字嘅意思將啲字分做一組組（每組係一組同義環），仲會講明每對同義環之間係咩語義關係。
部位詞同群體詞：如果話 A 係 B 嘅部位詞，係指 A 係 B 嘅一部份，而 B 就係 A 嘅群體詞，例如手指係手掌嘅部位詞，同時手掌係手指嘅群體詞；又或者指甲係手指嘅部位詞，同時手指係指甲嘅群體詞。
上位詞同下位詞：如果話 A 係 B 嘅上位詞，係指 B 係 A 嘅一種，而 B 就係 A 嘅下位詞，例如顏色係紅色嘅上位詞，同時紅色係顏色嘅下位詞；又或者昆蟲係蝴蝶同蜜蜂嘅上位詞，同時蝴蝶同蜜蜂係昆蟲嘅下位詞。
如果 A 同 B 係同義詞，即係指兩個詞彙嘅意思一樣；同義詞呢個概念有些少爭議性－因為語言演變等嘅現象，好難話兩個詞彙嘅意思會完全一樣，所以好似語義網絡好多時淨係會話「A 同 B 意思上好相似，大致上係同義詞」，而唔會真係話兩個詞彙係同義詞。
如果話 A 同 B 係分級反義詞，意思係話兩個詞彙形容緊連續變數嘅兩極，例如溫度係個連續變數，熱同凍呢兩隻字形容緊溫度嘅兩極，即係分級反義詞。
又例如重量係個連續變數，輕同重呢兩隻字形容緊重量嘅兩極，所以係分級反義詞。
又例如長度係個連續變數，長同短呢兩隻字形容緊長度嘅兩極，所以係分級反義詞。
關係反義詞：如果話 A 同 B 係關係反義詞，意思係話兩隻字形容緊一段關係嘅雙方，例如父母同仔女，或者老師同學生，或者醫生同病人。
WordNet 嘅功能係一個語義網絡，可以手動噉擷取啲資料，亦可以由電腦系統自動存取。開發人員可以創建程式，方便直接存取網絡介面嚟睇資料。透過運用網絡刮取等技術，呢啲程式可以提取得返喺 WordNet 入面嘅一個字，識別佢嘅相關條件同埋佢哋嘅關係性質，然後自動生成一個語義網絡圖。
知識表達（ KR ）係人工智能嘅一個重要方面，佢嘅重點係令電腦可以好似擁有知識噉行事。語義網絡係一個寶貴嘅資源，用嚟指示人工智能作出明智嘅決定，令佢可以有效噉透過語義網絡進行搜索 例如，考慮下「貓有冇脊椎？」嘅查詢。
喺探索知識嘅本質嗰陣，考慮一個電腦系統入面嘅語義網絡，如果我哋檢查代表貓嘅節點，我哋就可以追蹤到連結：所有貓都屬於哺乳動物嘅類別，而哺乳動物又被歸類為脊椎動物 ，因此，貓亦都有脊椎。最終，呢個過程會導致電腦展現出同擁有知識相似嘅行為。
命名模糊化涉及解決自然語言入面嘅曖昧問題，即係單一字可以擁有多個意思。而字義模糊化（ WSD ）係訓練電腦喺遇到可能導致混亂嘅上下文嗰陣識別出曖昧字嘅正確意思嘅過程。
語義距離嘅概念根本上係關於兩個字嘅意思唔同嘅程度，例如，考慮吓「狼」同「狗」呢兩個字，因為兩者都係指類似嘅動物，所以佢哋嘅語義距離係最小嘅 「狼」同「雲」之間嘅距離係好重要嘅，因為呢啲字所代表嘅概念基本上係無關嘅。
計算語義距離有唔同嘅方法，最直接嘅係計算語義網絡入面連接兩個字嘅最少邊緣數量。較少嘅邊緣表示字之間嘅語義距離較短 根據上級條件同佢哋嘅下位詞之間嘅關係，將詞語組織成多層網絡，同時考慮到意義所在嘅網絡嘅特定層等方面。
攞有歧義嗰隻字嚟睇，同每個可能意思，計吓嗰個可能意思同周圍啲字（睇埋語境）之間嘅語義距離有幾遠。揀同周圍啲字語義距離最短嗰個意思。
抄襲檢測：抄襲檢測係攞一份文件做 input，output 俾出「呢份文件有冇抄襲嘅成份」。
最基本上，抄襲檢測做嘅嘢係攞住份文件，同每份嗰份文件有可能抄嘅文件，計吓份文件同 input 嗰份有幾相似，而如果相似度有返咁上下高，就有可能係抄襲，相似度可以用好多方法計。
最簡單原始嗰種計法係「就噉比較兩份文件啲字似唔似」，不過噉做應付唔到「改吓字眼，意思冇變」嘅抄襲手法。
潛在語義分析：技術化噉講，LSA 會計個矩陣出嚟，矩陣每條橫行表示字詞，每條直行表示其中一份文件，每一格反映嗰隻字詞喺嗰份文件入面嘅 tf-idf（呢個值會反映嗰隻詞喺份文件入面有幾重要）。
跟住段演算法就會做降維－攞住個矩陣，嘗試搵個新矩陣出嚟，而個新矩陣橫行數量少咗，同時維持住直行之間嘅相似度分佈，打後得出嗰個（維數少嘅）矩陣就最代表到啲文件嘅意思，最後段演算法就用維數少嗰個矩陣比較啲文件喺意思上嘅相似度（途中可以用到語義網絡嚟睇啲字詞之間嘅意思相似度）。
有關「點樣整到令電腦可以自動查閱」，可以睇吓標記語言同中繼資料等嘅概念。
喺專業應用上，計數用嘅語義網絡通常會係 WordNet 等經已有喺度嘅網絡。
音系學係語言學最重要最基礎嘅領域之一，專研究語言嘅音系：簡單噉講，一隻語言嘅音系係指隻語言「組織佢哋啲語音」嗰套方法—例如依家有兩隻語音，可能語言 A 會當佢哋係兩隻唔同嘅聲，但係語言 B 就當佢哋係同一種聲。
音系學同音譯學有複雜嘅關係；雖然音系學嘅重點係研究語音，但係佢更加重視客觀嘅語音嘅分析。
分析唔同語言嘅聲學系統需要檢查好多方面，例如，人哋可能會調查一種語言入面有冇特定嘅聲母或者元音，而另一種語言就冇 /f/ ，而同一個年代嘅韓文就冇呢個聲。
音系學研究亦都可以涉及檢查輕重音嘅模式，例如法文係出晒名將重音放喺每句句子嘅最後一個音節，而英文就係根據個別字嘅重音模式嚟指定重音。
音系學喺學習第二語言方面起到重要作用。 語言之間嘅聲學差異可以為學習者創造挑戰； 例如，一個語言 A 嘅母語人士可能會難以分辨語言 B 嘅聲音。呢個可能會導致學習過程中嘅困難，因為某啲語音可能喺佢哋嘅母語入面唔存在。 一個例子就係粵語，佢嘅聲母範圍有限。 所以，以粵語為母語嘅人經常覺得要表達英文入面嘅眾多聲母係好有挑戰性。
要掌握聲學嘅原理，廣泛接受嘅係，音譯嘅基礎知識係必要嘅，包括咗元音、聲母、音節同國際音譯字母等元素。
最初，重要嘅係要承認一個基本嘅真相：被認為源自同一個聲音嘅語音，佢哋嘅聲波會出現顯著嘅變化，想像一個情況，當中一班唔同年齡嘅男女，包括一啲非年齡嘅男女 - 有口音嘅母語人士 — 聚集埋嚟集體噉發出晒粵語嘅「巴士」字嘅音。
常識嘅應用表明，唔同個體所產生嘅聲波有唔同嘅方式，例如，人類可以透過聽覺感知去分辨男性同女性嘅聲音，同埋一般可以估計講者嘅年齡講者有一種可以認出嘅口音。
而且就算年紀性別相同，唔同個體嘅聲都有差異，聽者可以作出「講緊嘢嘅人係阿祥，我認得阿祥把聲」噉嘅判斷。
語音學研究亦都證實咗呢點—語音學家用聲學儀器量度人講嘢產生嘅聲波，發現所謂「完全同款」嘅聲波喺物理上係唔同樣嘅。
證據顯示，可以一致噉將呢啲唔同嘅聲波解釋為代表「同一個聲音」。一個精通粵語嘅聽眾可以感知到唔同嘅聲波，同埋準確噉確定所傳達嘅內容，例如識別得「「巴士」呢個詞語 。」
音系係關於一種語言入面嘅語音結構嘅方法，可以解釋得為「語言系統」。 而且，聲學係語言學領域入面一個專門研究呢啲聲音系統嘅專門領域。
喺粵語裡邊，攞一段以 [k] 開頭嘅語音，將個 [k] 換做 [kʰ] 同時其餘嘅音不變，會令到段語音變咗意思唔同嘅第隻詞位。
而家想像有個廿一世紀初嘅粵語人阿明，佢聽到 [pa˥]（粵拼：baa1，可能漢字：巴），正確噉理解到對方想講乜，但佢聽到 [ba˥] 嗰陣，就當咗對方係「讀緊巴嘅音，不過係讀得怪咗少少噉解」。