汉语语义分析是自然语言处理的核心技术之一,也是对汉语的深层理解。汉语语义分析效果的提高对于信息检索和机器翻译都具有推动作用。随着科技的发展,术语也不断涌现,所以对术语语义分析的研究也有着重大的意义。本文对术语的特点进行研究,实现了汉语术语语义分析系统。该系统包括依存分析和语义分析两个部分,这两部分通过机器学习的方法实现。在语义分析的基础上实现了汉语术语翻译系统,并取得了较好的效果。具体内容如下:首先,对大量的汉语术语进行分析,发现术语大部分为名词性短语,而且术语用词的重复性低。针对上述两个特点,在依存分析阶段,本文选择适合术语的特征,利用支持向量机(SVM)训练得到依存分析模型,从而有效识别出了术语内部的依存关系。所选特征包括基本特征,互信息特征和知网第一义原特征。其次,提出了一种汉语术语语义分析方法。本文定义了14种语义关系,并利用CRF训练得到语义分析模型,该模型可以有效识别出两个词之间的语义关系。由于术语所涉及的语义关系范围较窄,所以该模型对于易混淆的类别分类能力较差。本文对于易混淆的类别采用SVM训练分类器,对CRF模型输出的2-best结果中的两个语义关系进行识别,确定词对最终语义关系。最后,将语义分析技术应用到了术语翻译。首先对术语进行依存分析,根据依存分析的结果抽取出结构化的短语,再利用传统的GROW-DIAL-FINAL方法抽取非结构化短语;之后利用提取的调序模板对源语言进行调序;最后利用摩西对已经调序的术语解码。实验结果表明语义分析方法的有效性,在大类语义关系和小类语义关系上正确率分别达到77.13%和69.05%。将语义分析结果应用到术语翻译,使翻译的效果有所提高。