语义

语义是语言的意义层面，它关注的是词汇、短语、句子所表达的意义。

语义保真度方面：大模型通过大量文本数据的训练，学习到了语言的语义规则。

例如在商务谈判场景中，语用目的（达成合作意向）决定了双方交流时所采用的语义表达（多使用合作、共赢等积极语义词汇），而这些语义又会影响语法的选择（如使用礼貌、委婉的句式结构），同时语用场景中的各种因素又会反过来强化对语法和语义的特定感知方式。

例如，在情感分析中，通过语义理解可以判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性，这是对情感态势的感知。

例如，在智能客服系统中，系统需要通过语法分析理解用户问题的结构，通过语义理解把握问题的核心意义，再结合语用分析判断用户的实际需求和意图，从而提供准确、有效的回答，这体现了三语联动在态势感知中的重要性。

基于这种需求，系统“知道”需要调整灯光亮度和空调温度（语义感知），并生成符合设备语法的指令，如“灯光亮度调到60%，空调温度设为24摄氏度”（语义到语法的转换）。

语义感知（知）：系统“知道”用户需要的环境状态，因此生成的指令语义明确，表达出需要调整灯光和温度的需求。

（3）生成指令（语义感知）：系统生成指令：“打开客厅灯，亮度调至60%；

语义态势感知：灯光设备理解这个信号的含义是需要降低亮度。

语义态势感知：用户清楚自己下达的指令所表达的具体含义，即希望智能家居系统执行调暗客厅灯光的操作。

语义态势感知：系统理解用户希望调暗客厅灯光的意图，即降低客厅灯光的亮度。

从“知”到“感”：语义层面的知识（知）影响对语法形式（感）的感知。

从语义层面来看，这句话表达的意图是请求对方将水递给自己。

势态：从语义的角度，我们理解到说话者希望得到水的语义信息，这是语义层面的“势”，即说话者的需求和意图。

比如，在阅读文学作品时，读者已有的对作品主题、情感基调等语义层面的认知，会影响其对文中一些特殊语法现象的感知和接受程度，如倒装句、省略句等，会觉得这些独特的语法形式是为了更好地传达作者的情感和思想。

语义分析使我们能够理解语言所表达的含义，从而感知语言所蕴含的信息趋势。

2、语义与态势感知

具身智能强调语法、语义和语用三者的协同作用，通过设备的身体力行来实现智能决策。

这三种智能形式通过语法、语义、语用的协同作用，实现智能家居系统对用户需求的精准理解和高效满足，从而为用户提供更加智能、便捷和个性化的家居体验。