语义分析 设计内容 (1)参考书中语义分析部分的代码，使用Stanford Core NLP框架实现对“一只小猫抓老鼠”的语义依存分析 java具体步骤和代码

语义分析是指通过自然语言处理技术理解文本中词语之间的深层含义以及句子结构，常用于提取关键信息、识别实体关系等。在Java中，可以利用Stanford Core NLP库来进行语义分析，特别是进行依存句法分析。以下是一个简化的步骤和代码示例：

1. **添加依赖**:
首先，你需要在项目中引入stanford-corenlp和stanford-parser的jar包。如果你使用Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

   <dependency>
       <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
       <artifactId>stanford-corenlp</artifactId>
       <version>4.2.2</version>
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>edu.stanford.nlp</groupId>
       "stanford-parser</artifactId>
       <version>4.2.2</version>
   </dependency>

2. **初始化环境**:
创建一个`Properties`对象设置Stanford CoreNLP配置，例如指定语言模型：

   Properties props = new Properties();
   props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, parse");
   StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

3. **输入文本并分析**:
对给定的句子进行分析：

   String sentence = "一只小猫抓老鼠";
   Annotation annotation = new Annotation(sentence);
   pipeline.annotate(annotation);
   List<CoreMap> sentences = annotation.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
   for (CoreMap sent : sentences) {
       Tree tree = sent.get(SentenceAnnotation.TreeAnnotation.class);
       // 解析树并打印语义依存关系
       System.out.println(tree);
   }

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理，如遍历解析树获取具体的依存关系和意义。