自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能与语言学领域交叉的研究领域，目标在于使计算机能够理解人类的自然语言。随着人工智能技术的飞速发展，NLP在许多应用中扮演着越来越重要的角色，例如机器翻译、语音识别、情感分析、问答系统等。
在自然语言处理中，词向量（word vectors）的表示学习是基础，它基于分布式假设（distributed hypothesis），即通过上下文信息将词义映射为低维实值向量。然而，词向量仅是理解语言的起点，NLP的许多重要应用依赖于对短语、句子乃至文档等更复杂的语言单位的理解。因此，组合语义学（compositional semantics）成为了自然语言处理中的核心任务。
组合语义学涉及到如何将较低层次的语义单元（比如单词）组合成高层次的语义表示（比如短语、句子）。这些组合的基本原则是，整体的语义意义是其各个部分的语义意义的函数。这个过程可以通过数学函数来建模，比如公式p=f(u,v)，其中p代表由语义单元u和v组合而成的语义单元的表示。在这个公式中，u和v可以是单词、短语、句子、段落甚至更高层次的语义单元。
在组合语义的过程中，存在二元语义组合和多元语义组合两种类型。二元语义组合通常使用加法模型和乘法模型，而多元语义组合涉及的模型则更为多样，包括循环神经网络（recurrent neural network）、递归神经网络（recursive neural network）和卷积神经网络（convolutional neural network）等。
循环神经网络（RNN）擅长处理序列数据，能够捕捉到序列中的时间依赖关系。在语义组合中，RNN可以用来逐步构建起从单词到短语再到句子的语义表示。
递归神经网络（Recursive Neural Network）在处理具有层级结构的数据时非常有效，它通过递归结构来组合节点，从最低层的词义开始，逐步递归组合成更高层的结构，最终形成整个句子的语义表示。这与语言中的句法结构紧密相关，也符合人类理解句子的方式。
卷积神经网络（CNN）原本是用来处理图像识别问题的，但它也被证明在捕捉句子中局部相关性方面十分有效。CNN通过卷积层来提取局部特征，将这些局部特征组合起来，形成句子级别的语义表示。
在实现组合语义的过程中，仅仅有语义单元的表示还不够，还需要句法信息来帮助推断语义单元的组合方式。句法信息可以来自句法树或依存关系图等，它们提供了单词组合成短语和句子时的结构信息。
正如文档内容所示，本章将详细探讨二元和多元语义组合模型，并介绍它们在NLP中的应用。这些模型的发展和研究将有助于构建更精准和自然的语言处理系统，对NLP领域的发展具有重要意义。
