Что такое семантический анализ простыми словами

При создании систем искусственного интеллекта специалистам приходится решать задачи смыслового анализа самых различных текстов. Сходные задачи возникают также в области маркетинга, политологии, филологии и систем автоматизированного перевода. Проблемы смысловой обработки естественных и компьютерных языков входят в круг интересов семантического анализа.

Содержание статьи

Что такое семантический анализ

Основы семантического анализа

Семантический анализ представляет собой одну из наиболее сложных математических задач. Основная трудность здесь состоит в том, чтобы научить автоматические поисковые системы и другие системы искусственного интеллекта верно трактовать смысловые единицы и передавать читателям или слушателям речевые образы без искажений.

Правильное распознавание образов всегда считалось одним из определяющих свойств человека и некоторых других живых существ. По своей сути образ есть определенным способом составленное описание какого-либо объекта. Человек распознает целостные конструкции в течение всего времени бодрствования, что необходимо для правильной оценки ситуации и принятия решений. В современной культуре значительную часть образов человек получает из текстовой информации.

Естественный человеческий язык развивался большей частью стихийно, а не формализовано, как, например, языки программирования. По этой причине возникают трудности в распознании и понимании текстов, что ведет к их двойному толкованию. Большое значение в понимании информационных потоков играет контекст ситуации. Не зная контекста, очень просто воспринять текстовую информацию в искаженном виде. Если человек обычно верно извлекает смысл из контекста, то машине сделать это бывает очень сложно. Подобные проблемы и решаются в ходе семантического анализа.

Семантический анализ: сущность и методология

При первичной обработке текстов автоматическим машинным методом обычно используют синтаксический и морфологический анализ. Остается сделать лишь один шаг, чтобы представить смысл отдельных частей текста формальным образом, то есть перейти к семантическому анализу (Журнал «Молодой ученый», «Семантический анализ текстов», Н. Чапайкина, май 2012).

Методологической основой традиционного семантического анализа является исследование синтаксической и морфологической составляющих языка. Вначале производится построение синтаксического дерева отдельного предложения. Затем следует морфологический анализ языковой структуры. На данном этапе отсеиваются слова с одинаковым звучанием, но разным значением (омонимы). Без такой предварительной проработки текста семантический анализ будет затруднен.

Собственная методология семантического анализа включает в себя смысловую интерпретацию речевых конструкций, а также установление содержательного компонента в отношениях между частями текста. При этом элементами анализа могут выступать не только отдельные слова, но и их сочетания. Обращаясь к семантическому анализу, ученые рассматривают текст не только как совокупность слов и предложений, но и стараются сконструировать целостный смысловой образ, заложенный автором. Статьи по теме:

Источник

Семантический анализ

Семанти́ческий ана́лиз — этап в последовательности действий алгоритма автоматического понимания текстов, заключающийся в выделении семантических отношений, формировании семантического представления текстов. Один из возможных вариантов представления семантического представления — структура, состоящая из «текстовых фактов». Семантический анализ в рамках одного предложения называется локальным семантическим анализом.

В общем случае семантическое представление является графом, семантической сетью, отражающим бинарные отношения между двумя узлами — смысловыми единицами текста. Глубина семантического анализа может быть разной, а в реальных системах чаще всего строится только лишь синтаксико-семантическое представление текста или отдельных предложений. Так, в работе семантический анализ осуществляется одновременно с синтаксическим с помощью механизма расширенных сетей переходов. В системе АОТ поверхностному семантическому анализу предшествует этап синтаксического анализа, на основе которого строятся семантические узлы и отношения между ними. В основу проекта ЭТАП-3 положена модель языка «Смысл ↔ Текст», разработанная И. А. Мельчуком, где на этапе семантического анализа определяются лексические функции на основе Толково-комбинаторного словаря.

Связанные понятия

Упоминания в литературе

Связанные понятия (продолжение)

Описательные ло́гики или дескрипцио́нные ло́гики(сокр. ДЛ, англ. description logics, иногда используется неточный перевод: дескрипти́вные логики) — семейство языков представления знаний, позволяющих описывать понятия предметной области в недвусмысленном, формализованном виде. Они сочетают в себе, с одной стороны, богатые выразительные возможности, а с другой — хорошие вычислительные свойства, такие как разрешимость и относительно невысокая вычислительная сложность основных логических проблем, что.

Читайте также: Анализы крови город уфа

В лингвистике кóрпус (в данном значении множественное число — кóрпусы, не корпусá) — подобранная и обработанная по определённым правилам совокупность текстов, используемых в качестве базы для исследования языка. Они используются для статистического анализа и проверки статистических гипотез, подтверждения лингвистических правил в данном языке.

Источник

Как поисковые системы нас понимают. Семантический анализ текста

Семантический или смысловой анализ текста — одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processsing, NLP), так и компьютерной лингвистики. < turbo_node_id=»337″>

Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях как психиатрия, политология, торговля, филология, поисковые системы, системы автоматического перевода и т.д.

Несмотря на свою востребованность практически во всех областях жизни человека, семантический анализ является одной из сложнейших математических задач. Вся сложность заключается в том, чтобы «научить» компьютер правильно трактовать образы, которые пытается передать автор текста.

В этой статье мы разберем, как поисковые системы извлекают из запроса его семантическое значение, метод TF-IDF и закон Ципфа. В первой части статьи вы можете узнать про основной способ обработки языка Bag-of-words, как поисковая система понимает отдельные слова и предложения и находит соответствующий документ. Читайте и становитесь настоящим гуру поисковой оптимизации.

TF-IDF и закон Ципфа

Проверка по закону Ципфа — это метод распределения частоты слов естественного языка: если все слова языка (или просто достаточно длинного текста) упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n (так называемому рангу этого слова). Например, второе по используемости слово встречается примерно в два раза реже, чем первое, третье — в три раза реже, чем первое, и так далее. Наиболее часто используемые 18% слов (приблизительно) составляют более 80% объема всего текста.

Самые популярные слова будут отображаться в большинстве документов. В результате такие слова усложняют подбор текстов, представленных с помощью модели мешка слов. Кроме того, самые популярные слова часто являются функциональными словами без смыслового значения. Они не несут в себе смысл текста.

и
в
не
на
я
быть
он
с
что
а

Мы можем применить статистическую меру TF-IDF (частота слова — обратная частота документа), чтобы уменьшить вес слов, которые часто используются в тексте и не несут в себе смысловой нагрузки. Показатель TF-IDF рассчитывается по следующей формуле:

tfi,j — частота слова в тексте
dfj — количество документов, содержащих текст с данным словом
N — общее количество документов

В таблице ниже приведены значения IDF для некоторых слов в пьесах Шекспира, начиная от самых информативных слов, которые встречаются только в одной пьесе (например, «Ромео»), до тех, которые настолько распространены, что они полностью не дискриминационные, поскольку встречаются во всех 37 пьесах. Такие как «хороший» или «сладкий».IDF самых распространенных слов равен 0, в результате их частоты в модели мешка слов также будут равны 0. Частоты редких слов будут наоборот увеличены.

Что нужно знать SEO-специалисту

Маловероятно, что модель мешка слов используется в настоящее время в коммерческих поисковых системах. Существуют модели, которые лучше отражают структуру текста и учитывают больше лингвистических особенностей, но основная идея остается неизменной. Документы и поисковые запросы преобразуются в векторы, а сходство или расстояние между векторами используется в качестве меры релевантности.
Эта модель дает понимание, как работает лексический поиск в отличии от семантического поиска. Для лексического поиска важно, чтобы документ содержал слова, упомянутые в поисковом запросе. Для семантического поиска это пока необязательно.
Закон Ципфа показывает, что в тексте, написанном на естественном языке, существуют предсказуемые пропорции. Отклонения от типичных пропорций легко выявить. Таким образом не сложно определить чрезмерно оптимизированный текст, который является «неестественным».
Благодаря применению TF-IDF, документы, содержащие в себе ключевые слова, приобретают больший вес в векторе поиска. Очень заманчиво интерпретировать это явление как нечто, связанное с «семантикой».

Семантические слова

Семантический поиск стал ключевым словом в SEO сообществе с 2013 года. Семантический поиск — это поиск со смыслом, в отличие от лексического поиска, где поисковая система ищет буквальные совпадения слов или вариантов запроса, не понимая общего значения запроса.

Приведем простой пример. Вводим запрос в Яндекс или Google — пьяный на новый год перепутал квартиру фильм. Результаты выдачи можете увидеть на фото.

Вы же сразу поняли, о каком фильме идет речь? Как мы видим, поисковая система отлично справилась с задачей. Несмотря на то, что в нашем запросе нет слов ирония / судьба / с легким паром в выдаче мы видим «Иронию судьбы».

Но как поисковая система может понять значение слова или смысл поискового запроса? Или как мы должны указать значение слова, чтобы компьютерная программа могла понять и практически использовать его в выдаче документов?Ключевой концепцией, которая помогает ответить на эти вопросы, является дистрибутивный анализ. Она была впервые сформулирована еще в 1950-х годах. Лингвисты заметили, что слова с похожим значением имеют тенденцию встречаться в одной и той же среде (то есть рядом с одними и теми же словами), причем количество различий в значении между двумя словами примерно соответствует разнице в их LSI-фразе.

Вот простой пример. Допустим, вы сталкиваетесь со следующими предложениями, при этом не зная, что такое лангустин :

Лангустины считаются деликатесом.
У лангустинов белое мясо в хвосте и на теле, сочное, слегка сладкое и постное.
При выборе лангустинов мы обращаем внимание на полупрозрачный оранжевый цвет.

Также вы определенно сталкиваетесь со следующим, так как большинство читателей знают, что такое креветка:

Креветки — это лакомство, которое хорошо сочетается с белым вином и соусом.
Нежное мясо креветки можно добавить к пасте.
При варке креветки меняют свой цвет на красный.

Тот факт, что лангустин встречается с такими словами, как деликатес, мясо и макароны, может указывать на то, что он является своего рода съедобным ракообразным, в чем-то похожим на креветок. Таким образом, можно определить слово по среде, в которой оно встречается и по множеству контекстов.

Как мы можем преобразовать эти наблюдения в нечто значимое для компьютерной программы? Можно построить модель, похожую на мешок слов. Однако вместо документов мы обозначим столбцы с помощью слов. Достаточно распространено использование небольших фраз в контексте целевого слова, но не более четырех слов. В этом случае каждая ячейка в модели обозначает количество, сколько раз слово встречается в контекстной фразе (например, плюс-минус четыре слова). Давайте рассмотрим эти контекстные фразы. В таблице ниже пример из книги Даниэля Джурафски и Джеймса Мартина «Обработка речи и языка».

Источник

Что такое семантический анализ простыми словами

Содержание статьи

Что такое семантический анализ

Основы семантического анализа

Семантический анализ: сущность и методология

Источник

Как поисковые системы нас понимают. Семантический анализ текста

Семантический или смысловой анализ текста – одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processsing, NLP), так и компьютерной лингвистики. Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях, как психиатрия, политология, торговля, филология, поисковые системы, системы автоматического перевода и т.д.

TF-IDF и закон Ципфа

Проверка по закону Ципфа – это метод распределения частоты слов естественного языка: если все слова языка (или просто достаточно длинного текста) упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n (так называемому рангу этого слова). Например, второе по используемости слово встречается примерно в два раза реже, чем первое, третье – в три раза реже, чем первое, и так далее. Наиболее часто используемые 18% слов (приблизительно) составляют более 80% объема всего текста.

Источник