语义处置和绝大部分的机器自学或是人工智慧应用领域的控制技术那样，是两个牵涉到数个专业技能、控制技术和应用领域的生态型。它科学研究能同时实现人与排序机系统间用语义展开有效率通讯的各式各样方式论和方式。
语义处置自学此基础走线
一、微积分基础
微积分对语义处置的关键性显而易见。总之微积分的各组成部分在语义处置的相同期也会饰演相同的配角，上面如是说两个关键的组成部分。
1、拓扑
拓扑做为排序微积分里头很关键的两个组成部分，在语义处置中也有极其关键
2、机率论
在许多的语义处置情景中，他们都是算两个该事件出现的机率。比如说要推测两个罗马字可能将的简化字，、词义标示的难题。即使他们没较好的辅助工具换句话说潜能去精确地推论各词的词义，因此就内部结构了两个机率化解的配套措施。对机率论的自学，既要自学经典之作的机率统计数据方式论，也要自学可排序性机率统计数据。
3、信息论
信息论做为一种衡量样本纯净度的有效率方式，对刻画两个元素间的习惯搭配程度非常有效率。对他们预测两个语素可能将的成分（词义标示），成分的可能将组成（短语搭配）非常有价值，因此信息论在语义处置中也有非常关键的作用。
二、数据结构与算法
自学了上面的此基础知识，只是万里长征开始了第一步，要想用机器同时实现对语义的处置，还是需要同时实现对应的数据结构和算法。这一部分的内容也是比较多的，这里也做两个简单的如是说和说明。
1、数据结构
来越难发挥价值，因此多数情景下都要研发多种数据结构组合的算法。
2、语言学
这一部分就更多是语文相关的知识，比如说两个句子的组成成分包括：主、谓、宾、定、状、补等。这些知识的积累有助于他们在模型构建或是化解具体业务的时候，根据具体的业务情景展开科学研究自学，把这些知识做为先验知识融合到模型中，提升模型的准确度。
3、深度自学
随着深度自学在视觉和语义处置应用领域大获成功，深度自学在语义处置中的应用也越来越广
