语义识别，从自然语言文本中提取关键信息，整理句子结构，使机器理解句子意思。在自然语言处理应用场景中，通常是语音、语义相互嵌套，语音识别需要与语义识别配合应用，共同完成识别任务。
　　自然语言处理（NLP），是人工智能技术的重要组成部分，旨在使机器理解、解释、生成人类语言，实现人机交互沟通。语音识别、语义识别在自然语言处理技术中占据重要地位。
　　语音识别，将人类语言转换为计算机可读文本或命令。随着数据量不断积累，以及深度神经网络模型、算法不断更新迭代，语音识别准确率不断提升。但句子结构复杂，仅依靠语音识别难以完成自然语言处理过程。
　　人类语言由语音、语义构成，性质复杂，包含词性、词义、表意、逻辑等元素，自然语言处理难度大，特别是语义识别难度高。因此语义识别将计算机、语言学、统计学、哲学等多种技术结合于一体，具有较高技术壁垒。
　　预计2025-2030年，全球自然语言处理（NLP）市场规模将以29%左右的年复合增长率增长；预计2025-2030年，中国自然语言处理（NLP）市场规模将以38%左右的年复合增长率上升，高于全球平均水平。在此背景下，语义识别拥有巨大发展空间。
　　语义识别分析、学习的大量数据可以来源于网页、文件、音频、社交媒体等方面。语义识别技术可以广泛应用在医疗、教育、金融、在线客服、搜索引擎、翻译、智能手机、智能家居、智能汽车、可穿戴智能设备、机器人等众多领域。
　　由于语音识别、语义识别联系紧密，通常布局语音识别市场的企业也会布局语义识别技术。在我国，语义识别布局企业主要有百度、腾讯、搜狗、科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问等。2023年12月，腾讯科技（深圳）有限公司获得一项名为“语义类型识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备”的专利授权。
   2024年2月1日，我国国家发改委修订发布的新版《产业结构调整指导目录（2024年本）》正式施行，在鼓励类项目智能制造板块，智能产品被列入，其中包括语音语义图像识别。我国人工智能产业发展迅速，语义识别作为其中的重要技术之一，拥有广阔市场前景。