充分利用对话的上下文信息对于准确理解语义至关重要。通过对历史对话内容的分析，可以更好地理解用户的意图和需求，避免歧义。上下文感知的语义理解模型能够根据上下文动态调整对当前输入的解释，提高语义理解的准确性。
（三）多模态数据的整合
除了文本信息，图像、音频等多模态数据也能为语义理解提供补充。例如，在某些场景下，用户的表情、语气等非语言信息可以帮助更好地理解其情感和态度。将多模态数据与文本数据进行融合，能够构建更加全面和准确的语义表示。
（四）知识图谱的引入
知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，包含了实体、关系和属性等信息。将知识图谱与对话系统相结合，能够为语义理解提供丰富的背景知识和语义关联，有助于解决语义歧义、推理和知识扩展等问题。
四、案例分析
（一）智能客服系统
以某电商平台的智能客服系统为例，通过融合产品知识库、用户历史咨询数据和常见问题解答等知识，利用深度学习模型进行语义理解，并结合上下文信息和知识图谱，能够快速准确地回答用户的问题，提高客户满意度。
（二）智能语音助手
某智能语音助手在处理语音对话时，采用基于深度学习的语音识别模型将语音转换为文本，然后利用语义理解模型和多模态数据（如环境声音、用户情绪等），更好地理解用户的意图，提供个性化的服务。
五、挑战与应对
（一）知识的准确性和可靠性
确保融合的知识准确无误且可靠是至关重要的。错误或过时的知识可能导致错误的回答和决策。因此，需要建立有效的知识更新和验证机制，定期对知识进行审核和更新。