11 программ для сбора семантического ядра

Семантическое ядро сайта – это структурированный список слов и словосочетаний, наиболее точно определяющий тематику проекта или вид его деятельности. Слова и фразы из данного списка называют ключевыми, их цель – соответствовать запросам пользователей. Грамотно подобранные ключевые слова упрощают поиск информации для посетителя и способствуют продвижению сайта.

Функции семантического ядра

1. Фундамент для выстраивания структуры сайта.
2. Расширение тематики и добавление новых страниц.
3. Определение потребностей целевых пользователей (интент).
4. Увеличение посещаемости.
5. Доступность информации для всех посетителей сайта.

При оптимизации сайта, специалисты часто используют программы для сбора семантического ядра. В этой статье собрано 11 платных и бесплатных сервисов для поиска ключевых слов и оценки частых запросов пользователей.

Яндекс.Вордстат

Платформа на бесплатной основе от создателей Яндекс для оценки запросов целевой аудитории и выборки ключевых слов. Программа определяет географию запросов, динамику востребованности товаров или услуг по регионам, делает прогноз количества показов и многое другое.

Google Keyword Planner

Планировщик ключевых слов Google – удобная альтернатива Яндекс.Вордстат для анализа ключевых фраз и сбора статистических данных. Также сервис позволяет оценить популярность ключевых фраз, создавать с помощью собранных данных рекламные кампании и показывает стоимость кликов по контекстной рекламе.

Мутаген

Сервис с довольно необычным названием – Мутаген обладает своими преимуществами. Помимо создания смыслового ядра, сервис показывает степень конкуренции по ключевым словам, указанным пользователем и дает рекомендацию по продвижению сайта.

Стоимость:

• Анализ конкурентов: 100 проверок – 0,4$;
• Парсинг: 1 запрос – 2 коп.

Serpstat

Прогрессивная SEO-программа с набором полезных функций, таких как формирование семантического ядра, поисковая аналитика, настройка контекстной рекламы, маркетинг и контент-маркетинг. Кроме того, многофункциональный сервис делает аналитику ссылок и конкурентов, а также производит аудит сайта и мониторинг по всем позициям.

 Стоимость: от 69$ до 499$ в месяц.

SemRush

SemRush – программа для digital-маркетинга, созданная на базе конкурентной разведки, с комплексом возможностей. Платформа позволяет не только производить SEO-анализ и сбор семантического ядра, но и настраивать рекламу, осуществлять конкурентный анализ и подбирать контент. Из минусов – сервис работает только с поисковыми системами Google и Bing.

Стоимость: от 199$ до 449$ в месяц.

Ahrefs Keyword Explorer

Данный сервис по праву является одним из лучших для подбора SEO-ключей. На данный момент Ahrefs работает с базой в 3,1 миллиард запросов. Помимо сбора семантического ядра, сервис имеет счетчик кликов, делает анализ конкурентов, обратных ссылок и много другого.

Стоимость: от 99$ до 999$ в месяц.

Key Collector

Профессиональный сервис Key Collector – один из лидеров парсинга, составляющий список ключевых слов, учитывая аналитику Яндекс.Вордстат, Google Ads, Serpstat и прочих сервисов. Отличительной особенностью данного инструмента является точный подбор ключевых фраз. Программа обладает автоматическим сбором семантического ядра, отображает статистику, делает конкурентный анализ, определяет гео-зависимость и т.д. 

Стоимость: от 1 300₽ до 2 200₽ в зависимости от срока лицензии.

Букварикс

Бесплатная программа для SEO-аналитики с самой большой базой рунета, состоящей из 130 млн поисковых запросов. Сервис довольно прост и удобен, отлично подойдет для начинающих веб-мастеров. Доступен анализ доменов конкурентов. Есть также платная версия с расширенным функционалом и дополнительными возможностями.

Стоимость: платная версия от 695 ₽ в месяц.

Keywordtool

Keyword Tool – бесплатная программа для сбора семантического ядра и вполне достойная замена Google Adwords. Сервис подбирает максимально релевантные ключи при помощи функции автозаполнения Google, основываясь на статистике Google, YouTube, Instagram, Bing, Amazon и eBay.

Стоимость: от 89$ до 199$ в месяц. В бесплатной версии нет аналитики по количеству запросов, анализа конкурентов и цен за клик.

Rush Analytics

Комплексный сервис, осуществляющий сбор семантического ядра на основе аналитики Яндекс.Вордстат и Google Adwords. Из дополнительных преимуществ – автоматическое конструирование структуры сайта, мониторинг позиций, текстовый анализ и другие. Сервис вполне может составить конкуренцию Key Collector, подходит для сайтов коммерческих направлений.

Стоимость: от 500₽ до 2 999₽ в месяц.

Keys.so

Многофункциональный сервис для поиска ключей и SEO-аналитики. Сайт работает с базой в 80 млн запросов, на основе данных Яндекс Ворлдстат и больше подходит для русскоязычного сегмента. Keys.so делает качественную выборку, очищает от дублей и удаляет ключевые слова с годовой частотностью меньше 10.

Стоимость: от 1 500₽ до 14 500₽ в месяц.

KeyClusterer 2.2 — Бесплатная кластеризация поисковых запросов / Хабр

Всем привет! Представляю вашему вниманию новую версию программы KeyClusterer, предназначенной для группировки семантического ядра методами Hard и Soft.

В новой версии KeyClusterer 2.2 мы постарались максимально оптимизировать скорость импорта и кластеризации запросов, что на порядок ускорило работу в программе, в разы уменьшило расход оперативной памяти и позволило кластеризовать семантические ядра на 100 и более тысяч запросов за минимально короткое время. Также, нами были расширены возможности интерфейса программы для более удобных манипуляций ключевыми запросами. Расскажем обо всем подробнее.

Основные изменения

1. Оптимизирована скорость импорта и кластеризации запросов

Скорость импорта запросов из CSV-файлов на некоторых проектах выросла до 20 раз. Даже для 100 000 запросов импорт теперь занимает менее 3-х минут.

Скорость кластеризации также была качественно улучшена – в среднем кластеризация 5 000 запросов теперь занимает менее минуты, а семантические ядра на десятки тысяч запросов программа стала обрабатывать за вполне адекватное время, нежели это было в прошлой версии.

Скорость кластеризации зависит от числа пересечений URL. Для среднестатистического семантического ядра мы получили такие тестовые значения по скорости кластеризации запросов (данные приблизительные, исследования проводились на тестовых семядрах).

Для метода Soft (порог 4):

Для метода Hard (порог 3):

Примечание: если, к примеру, для текущего семядра было добавлено несколько ключевых запросов без собранных данных поисковой выдачи, то такие запросы автоматически попадут в группу [ нераспределенные ]. После сбора отсутствующих данных для этих запросов, они будут кластеризованы на общих основаниях.

2. Добавлено диалоговое окно импорта данных из CSV

По вашим просьбам мы добавили форму для облегчения импорта проектов из CSV-файлов, в том числе из программы Key Collector.

Таким образом, после указания имени импортируемого файла программа KeyClusterer сама автоматически пытается определить наличие нужных полей в CSV-файле для импорта данных. При необходимости, можно вручную указать поля из которых будут взяты данные для импорта. Все остальные несопоставленные поля в импортируемом файле будут проигнорированы.

3. Добавлена возможность отмены последних действий при работе с семантическим ядром

Как известно, автоматическая кластеризация позволяет сделать лишь 40-60% всей работы по группировке ключевых запросов. И зачастую ручная кластеризация занимает немалое время для качественной проработки и догруппировки семантического ядра.

Поэтому, для более удобной ручной работы с ключевыми словами мы добавили возможность отмены последних действий. Будь это перемещение запросов или кластеров, создание групп, переименование или удаление запросов – все это теперь можно отменить и вернуться на тот или иной момент ручной кластеризации без необходимости начинать все сначала. История запоминает последние 100 действий.

4. Добавлена возможность вырезки и вставки групп и ключевых запросов

Теперь, помимо переноса групп и запросов методом Drag & Drop, можно вырезать и вставлять запросы и группы при помощи контекстного меню и комбинаций клавиш Ctrl-X и Ctrl-V. Это является более удобным способом манипуляции группами и запросами на больших семантических ядрах.

Также мы добавили возможность перемещения запросов и групп в пределах групп. Теперь можно поменять местами интересующие группы или запросы, расположить их в нужном порядке (через контекстное меню).

5. Добавлена возможность использования списка стоп-слов для манипуляции ключевыми запросами

Было добавлено отдельное окно для хранения стоп-слов и манипуляций ими.

При помощи данного функционала можно выделять ключевые слова в левой или правой панели по определенным правилам и проводить над ними дальнейшие действия: удаление, перемещение и т.п.

Параметры действий при поиске запросов:

• Полное вхождение (ищем «я пил молоко», находим «молоко я пил вчера»).
• Частичное соответствие (ищем «ил моло», находим «я пил молоко»).
• Точное соответствие (ищем «я пил молоко», находим «я пил молоко»).

Это бывает удобно, например, для удаления ключевых слов из семантического ядра по списку стоп-слов, либо для поиска ключевых фраз по вхождению определенного слова, которые затем можно переместить в ту или иную группу.

6. Добавлена подсветка найденных слов и частей слова при фильтрации данных

При фильтрации данных, найденные части слова из первого фильтра теперь выделяются желтым цветом, а из второго – зеленым.

7. Добавлена возможность работы со списком прокси

Была добавлена поддержка работы программы через прокси с возможностью проверки списка прокси-серверов на работоспособность.

8. Оптимизирована работа с сайтами-исключениями в интерфейсе основных настроек программы

Список сайтов исключений теперь редактируется в отдельном окне основных настроек программы.

Прочие изменения

• Добавлена возможность добавления запросов в текущее семантическое ядро проекта.
• Добавлена возможность перемещения групп и фраз в любое место в списке.
• Добавлено автоопределение кодировки импортируемых файлов.
• Добавлена расширенная форма выбора региона Яндекс.
• Добавлена возможность экспорта данных из левой панели.
• При кластеризации запросы без собранных данных помещаются в папку [ нераспределенные ].
• Размер шрифта теперь меняется только на панелях с запросами, а не во всем интерфейсе.
• Добавлено оповещение о выходе новой версии программы.

Пока на этом все.
Будем рады любым замечаниям и предложениям по доработкам и улучшению функционала программы.

Как правильно составить семантическое ядро для сайта

Семантическое ядро (СЯ) — перечень сгруппированных ключевых слов, которые используются для продвижения сайта в поисковых системах. От правильного составления семантики зависят позиции вашего ресурса в Яндексе и Google и его посещаемость.

Во многих случаях сбор СЯ лучше доверить SEO-специалисту, но если вы хотите заняться этим самостоятельно в целях экономии или просто из интереса, внимательно изучите данную статью и следуйте приведенным в ней рекомендациям.

 

Собираем первичные ключи в Яндекс Вордстат

Перед тем, как составлять полноценное СЯ, нам нужно выявить первичные ключевые слова. На их основе соберем их дополнительные и модифицированные версии. В этом поможет сервис Яндекс Вордстат. Чтобы им воспользоваться, зарегистрируйте почту в Яндексе и авторизуйтесь в ней.

Теперь подумайте, какие слова отражают то, что вы продаете или предлагаете. Например, у вас интернет-магазин по продаже женской одежды. Введите в поисковую строку Вордстат запрос «женская одежда» и нажмите на кнопку «Подобрать». Вы увидите самые популярные первичные запросы.

 

Таких запросов обычно несколько десятков в левой колонке и около 10-15 в правой. Справа отображаются те слова, которые похожи на ваш запрос с точки зрения тематики. Нас же больше интересует список слева, так как он самый релевантный.

Те фразы, которые мы видим в Вордстате, ― самые высокочастотные. Не стоит полагаться только на них при раскрутке в поисковиках. Продвижение начинается с низкочастотных и среднечастотных запросов. По ним проще всего попасть в ТОП того же Яндекса и нарастить трафик. А что касается высокочастотных, обычно здесь огромная конкуренция и для видимых результатов продвижения понадобится много месяцев упорной работы и хорошие вложения. Отберите из первичных фраз самые естественные — те, что читаются легко и не вызывают недоумения от искусственного нагромождения слов. Сохраните отобранные запросы в текстовый файл.

Формируем семантическое ядро с помощью программы «СловоЁБ»

Не обращайте внимание на немного нецензурное название софта. Это всё креативность разработчиков или тех, кто отвечал за нейминг продукта.

Программа предназначена для автоматизации работы с большим объемом данных от 1000 ключевых слов. Это крайне удобно для интернет магазинов, сайтов с рецептами, кинопорталов, а также ряда других сайтов где количество слов в Yandex Wordstat достигает десятки тысяч. Ручной сбор семантики в этих случаях станет неэффективным, и без использования специального программного обеспечения (СловоЁБ, KeyCollector) для автоматизации займет значительно больше времени.

Настраиваем софт

Скачайте «СловоЁБ». Распакуйте архив и запустите главный исполняемый файл.

 

Откроется программа. Зайдите в настройки, кликнув по иконке шестеренки вверху софта. В разделе «Парсинг» откройте подраздел «Yandex.Direct», вставьте туда несколько аккаунтов Яндекса, которые предварительно необходимо создать. Свою личную учетную запись туда вводить не стоит, так как ее могут забанить.

Формат добавления аккаунтов простой — логин:пароль. Просто вставьте аккаунты в поле «Настройки аккаунтов Yandex», затем отыщите пункт «Использовать основной IP-адрес» и снимите с него галочку. Сохраните изменения.

 

Перейдите в раздел настроек «Сеть», поставьте галочку на пункте «Использовать прокси-серверы» и добавьте сами прокси в формате ip:port или ip:port@login:pass, если у вас включена авторизация по логину и паролю. Прокси помогут избежать блокировки Яндексом вашего IP адреса и позволят ускорить сбор ключевых слов. Работать можно без использования прокси серверов, особенно если вы планируете собирать небольшое ядро на 1000 слов. Прокси лучше покупать индивидуальные, но могут подойти и бесплатные или пакетные, если они не заблокированы поисковыми системами и имеют хорошую скорость соединения. Найти прокси можно на форумах или на сайте SPYS.ONE.

 

Не забудьте снять галочку с пункта «Использовать основной IP-адрес» в разделе настроек «Парсинг», во вкладке «Yandex.Wordstat», чтобы исключить свой реальный адрес из процесса сбора ключевых слов и избежать наложения ограничений со стороны системы.

 

Далее перейдите в раздел настроек «Антикапча». Введите ключ от любой из систем, которая помогает с распознаванием капчи и нажмите на кнопку «Сохранить изменения». Рекомендуем использовать ruCaptcha или Antigate.
 

Создаем проект и запускаем сбор

Теперь, когда все основные настройки сконфигурированы, создайте проект, нажав на кнопку с соответствующим названием в главном окне программы.

Вам будет предложено сохранить создаваемый проект на компьютер. Сделайте это. Нажмите на красную иконку вверху программы (сбор фраз из левого блока Вордстата), в пустое окно введите первичные ключевые слова, которые вы ранее собрали. Затем воспользуйтесь кнопкой «Начать сбор».

Перед тем, как появятся первые результаты, может пройти несколько минут. Время занимает распознавание капчи работниками сервиса, ключ к которому вы указали в настройках. В нижней вкладке «Журнал событий» вы можете отслеживать все действия программы. Запросы появляются в таблице программы постепенно, по несколько десятков за раз. Сбор занимает немало времени, но так как нам нужно было лишь показать на примере, мы его остановили и будем использовать те фразы, что успели собраться.

Напротив ключевых слов отображается базовая частотность. Ее не стоит учитывать, ведь она не показывает реального количества запросов пользователей. Чтобы выявить настоящую частотность, нажмите на кнопку, где нарисована лупа и кликните по варианту «Собрать частотности » «».

Процесс занимает немало времени, поэтому запаситесь терпением. Когда он будет завершен, вы увидите реальные показатели частотности и поймете, какие запросы менее конкурентные, а какие более, и что с ними делать.

При помощи фильтра вы можете удалить лишние запросы, оставив только нужные. Просто введите в поисковую строку фильтра слово, которое присутствует в лишних ключевых фразах и нажмите Enter. В окне отобразятся те запросы, которые содержат данное слово. Выделите их мышкой и во вкладке «Данные» нажмите на кнопку удаления фраз. Затем кликните по иконке с красным крестиком в фильтре, чтобы вернуть отображение оставшихся поисковых запросов.

После удаления лишних фраз экспортируйте те, которые остались, в файл Excel. Для этого в левом верхнем меню программы найдите значок табличного документа, кликните по нему и сохраните файл на компьютер.

На этом сбор семантики закончен. Далее идет группировка запросов. Это можно делать вручную или автоматически, используя сервисы. Чаще всего группируются ключевые фразы по частотности. Такая разбивка нужна, чтобы разграничивать продвижение. Например, сначала проработать низкочастотные и среднечастотные запросы. А когда по ним сайт окажется в ТОП, перейти к высокочастотным и наиболее конкурентным.

Как именно выполнять группировку, мы расскажем в одной из наших следующих публикаций, а пока что — желаем вам удачного сбора семантического ядра! 

Сбор семантического ядра на программе словоЕБ

Семантическое ядро сайта, а также его сбор на примере программы словоЕБ.

Блогеры и SEO-специалисты ценят важность, уникальность и качество контента. Также для продвижения блога или сайта, увеличения читателей их необходимы правильно найденные ключевые слова, по которым читатель сможет быстро найти нужный ему источник, привлечь его внимание.

Семантическое ядро — набор ключевых слов для статьи

Правильно составленное семантическое ядро сайта сможет увеличить число посетителей ресурса, что повлечет за собой увеличение рейтинга ресурса. Неверно выбранные ключевики принесут серьезный вред ресурсу.

Будем выполнять сбор ядра с помощью программы словоЕБ. Она имеет такие возможности:

• •выполнять как «плоский», так и «объемный» отбор, применяя службу Yandex.Wordstat;
• •показывает раскладку, зависимую от репутации запросов в разных поисковиках.

Программный продукт может использовать прокси-сервер и разрешает обработку вручную капчи Яндекса, так и с помощью специальных серверов.

Использование программы СловоЕБ для парсинга ключевых слов

• После установки продукта на компьютер, необходимо открыть программу и в ней создать новый проект.

 

• Обязательно указываем регион который Вам необходим сбора ключевых слов. Это меню находится с права внизу.

 

• Не забываем указать логин и пароль от аккаунта на Яндекс (зарегистрироваться можно тут). Необходимо для авторизации на сервере Яндекс Вордстат.

 

• После небольшой настройки, мы модем начать собирать семантику, делается это в два клика. Нажимаем кнопку «Пакетный сбор фраз из левой колонки». Открываться окошко, в котором мы пишем ключевые слова которые нам интересны, например «натяжные потолки».

Нажимаем кнопу «Начать сбор» и ожидаем когда программа остановит свою работу…

•После окончания процесса парсинга появляется список с поисковыми запросами, в котором указываются варианты фраз, а также количество точных вхождений.

 

Где пятая колонка (частотность) является частотой запроса в месяц по данным Яндекс Вордстатат.

 

• Затем указываются стоп слова в соответствующем окне. Они помогают исключить ненужные запросы. Например, для парсинга запроса «натяжные потолки», (если мы делаем коммерческую направленность) можно указать в качестве стоп-слов «отзывы» и «фото». Эти слова будут минус словами для Яндекс Директ и объявление по ним показываться не будут, а соответственно и бюджет будет цел.

 

•В таблицу попадают некоторое число ненужных запросов, которые можно отметить с помощью выпадающего меню удалить.

 

После чего мы вручную просматриваем ключевые слова которые на подходят, а которые не подходят отправляем в стоп-слова. Очистив всё от нежелательных слов, вы получите чистое семантическое ядро с которым можно работать как в продвижении сайта, так и в контекстной рекламе.

Кроме этого есть возможность выяснить сезонность, другие параметры запросов. Проверить конкурентность можно используя, поисковик сайта Яндекса, проанализировав топ сайтов, по выбранному запросу.

 

Поиск ключевых слов | SEO программы

KeywordShitter — бесплатный и простой сервис по подбору англоязычных подсказок поисковых запросов. Из минусов то, что ключевые…

Онлайн сервис по подбору ключевых слов. В сервисе есть множество интересных возможностей, и если вам нужно собрать ядро для…

Онлайн сервис по сбору ключевых слов и составления семантического ядра. Ориентирован прежде всего для сбора ключевых слов под «…

Labrika – онлайн-инструмент для продвижения сайтов. Сервис позволяет анализировать страницы своего сайта и сайты конкурентов…

Онлайн инструмент который для введенного запроса анализирует блоки PPA на выдаче (что еще люди спрашивают по теме), плюс…

Wordkeeper — онлайн сервис для быстрого сбора фраз с частотностью из Яндекс Wordstat. Особеность данного инструмента в том, что…

Serfer — онлайн сервис для работы с семантическим ядром под бурж сайты. Помогает собрать ключевые и LSI фразы, проанализировать…

Онлайн сервис для быстрого и бесплатного поиска LSI слов расширяющих семантику основных ключевых слов. Заточен больше для работы…

MOAB.Tools- онлайн сервис для работы с семантикой и конверсией. Имеет 4 основных инструмента: MOAB.TOOLS семантика MOAB.TOOLS…

Keys.so — онлайн сервис позволяющий эффективно анализировать сайты конкурентов на их запросы, выдачу, позиции и.т.д. Сервис…

Keywords Everywhere — это бесплатное SEO расширение в Chrome для поиска частотности  ключевых слов и цене клика прямо в…

TopSite — десктопная программа проверки позиций сайта, подбора слов и кластеризации запросов Фунционал Кластеризация (…

SeoBudget — онлайн сервис с рядом таких полезных SEO инструментов как: Точные апдейты Яндекса Определение позиций сайта…

Инструменты Megaindex — это набор онлайн инструментов для SEO анализа и работы с сайтом. Набор включает в себя следующие…

Keyword Tool — онлайн сервис для поиска ключевых слов на основе использования статистики таких сайтов и поисковиков как: Google…

Keyword Parser — бесплатный онлайн сервис для парсинга (сбора) ключевых запросов практически по всем странам, и более чем двум…

Отличный бесплатный онлайн генератор для подбора латентно-семантических ключевых слов (LSI-фраз). lsigraph больше подойдет для…

Планировщик ключевых слов Google (Google Keyword Planner) — беспратный сервис от Google позволяющий собирать статистику поисковых…

Google тренды  — сервис ПС Google позволяющий отследить наиболее популярные запросы (тренды) на текущий момент. Также сервис…

CS Yazzle (Язл) — программа которая предназначена для облегчения труда SEO-специалистов в процессе продвижения сайтов в поисковых…

Бесплатный онлайн сервис для SEO оптимизатора с парочкой полезных инструментов, таких как: Парсинг подсветок Яндекса -…

Пиксель Тулс — набор полезнейших инструментов для SEO оптимизатора от интернет агентства Пиксель Плюс. Доступ к инструментам…

Keysa — коммерческий сервис для ускорения работы с большими списками запросов. Включает в себя такие инструменты как: Быстрое…

 Google Keyword Tool Box — это инструмент позволяющий собирать информацию о статистике запросов ключевых слов с поисковой системы…

Мутаген — это онлайн сервис для подбора ключевых слов для сайта. а также для оценки конкурентов по тому или иному запросу….

Букварикс – это десктопная программа для быстрого подбора ключевых слов при составлении или проверке семантического ядра…

Just-Magic – это онлайн сервис  для работы с семантикой и текстовой оптимизацией. Имеет ряд полезных инструментов,…

Rush Analytics — это онлайн сервис по сборе и кластеризации ключевых слов используя статистику ключевых слов Яндекс Wordstat и…

Магадан — это программа для автоматического сбора, анализа и обработки статистики показов ключевых слов Яндекс Директа и базы…

База Пастухова — это готовая база которая состоит уже из собранных ключевых слов из Яндекс Wordstat, а также других источников,…

Бесплатные методы составления семантического ядра для сайта — Сосновский.ру

Всем привет! В этой статье я расскажу про всевозможные бесплатные методы составления семантического ядра для сайта. Также коснусь некоторых нюансов, дам ссылки на бесплатные программы, которые помогают автоматизировать рутинные процессы, опубликую победителя прошлого мини-конкурса, а также поделюсь несколькими небольшими новостями.

Вообще, семантическое ядро сайта это важная составляющая при работе с проектом. От его правильного составления и работы с ним в большинстве случаев зависит успех ресурса. Причем справедливо это как для коммерческих сайтов, так и для некоммерческих проектов.

Я уже писал, как составляю и продвигаю запросы для блога. Такой метод справедлив и эффективен, когда изначально какое-то определенное семантическое ядро не планируется. В других же случаях до продвижения и чуть ли не до создания сайта нужно уже определиться с ключевыми словами.

Бесплатное составление семантического ядра

Как составить семантическое ядро? Существует несколько бесплатных способов. Возможно, для некоторых ничего нового не будет, но все систематизирую в одном месте 

.

1. Дедовский способ

Это когда вы «из головы» придумываете ключевые слова для своего проекта. Несколько десятков поисковых запросов можно придумать, но потом, как правило, фантазия заканчивается. При таком методе очень узкий охват. Также неизвестно будут ли реальные посетители по придуманным поисковым запросам. Тут же можно попросить семью, родственников, знакомых, друзей в социальных сетях, icq, чтобы те дали несколько ключевых фраз, по которым они бы искали необходимую информацию по вашей теме, нише.

2. Яндекс Wordstat

Классика жанра 

. Многие пользуются только им. В принципе поисковая система Яндекс занимает что-то около 60% рынка, поэтому данные ВордСтата, несмотря на то, что не на 100% точные (полезная статья «Мифы о WordStat»), дают лучшую картину для составления семантического ядра. Все просто: задаете тему и получаете список поисковых запросов.

Причем полезным будет не только первый столбик, но и второй. Также необходимо помнить про операторы «» (кавычки) и ! (восклицательный знак). А поможет в автоматизации отличная программа для составления семантического ядра — СловоЕб. Она парсит Wordstat, уточняет частотность в кавычках и с восклицательным знаком, определяет сезонность, а также находит релевантные страницы для сайта в выдаче Яндекса и Google. Полезная программа, которая еще и бесплатна 

. Еще не забывайте про регион, если у вас региональный сайт и геозависимые запросы (в программе это также можно уточнять).

Все данные со Словоеба легко экспортируется в CSV-файл, который можно открыть в Excel.

3. Google External Keyword Tool

Так раньше назывался отдельный сервис. Теперь он интегрирован в аккаунт Google Adwords. Но суть осталась та же. Это сервис по подбору ключевых слов для контекстных рекламных кампаний в среде Google. Но он также подойдет и в поисковой оптимизации для составления семантического ядра запросов.

Как видите данных существенно меньше, чем в wordstat. Можно задавать широкое, точное и фразовое соответствия, а также видеть информацию по конкуренции, цене за клик, динамике запросов. Если вы хотите максимально полностью охватить нишу, то дополнительно можно воспользоваться и Google External Keyword Tool. Редко, но попадаются уникальные запросы, которые не видны в вордстате. В данном случае «создать семантическое ядро».

4. Поисковые подсказки

Подбор и анализ семантического ядра можно осуществлять и с помощью поисковых подсказок. Можно вбивать и составлять вручную.

А можно воспользоваться бесплатной программой для парсинга поисковых подсказок с поисковиков: Яндекс, Google, Рамблер, Mail, Yahoo, Nigma. Называется она Словодер. Скачать и пользоваться ее можно бесплатно.

Поисковые подсказки хороши тем, что в основном они появляются, потому что задаются реальными пользователями, поэтому по ним должен быть трафик, то есть это не, так называемые, «пустышки».

5. Анализ семантического ядра конкурентов

Можно не самому «протаптывать дорогу», а понаблюдать за конкурентами. Анализирую запрос «семантическое ядро» по Яндексу. Нахожу на 4-ом месте сайт с открытой статистикой liveinternet. Захожу в «по поисковым запросам» + «за месяц». Дополнительно делаю фильтр-срез «семант», чтобы увидеть по каким интересующим ключевым фразам заходили на сайт с поисковиков. Получаю следующую картину.

Этот метод хорош тем, что получается картина по реальным заходам посетителей на сайт. Также можно прикинуть, сколько посещений можно получить при нахождении на определенной строчке выдаче по искомому ключевому слову.

Вот 5 методов для бесплатного создания семантического ядра сайта. Может быть, я что-то упустил или вы можете предложить свой способ? Ваши предложения жду в комментариях 

.

Общая схема составления семантического ядра

1. Сбор всевозможных ключевых слов и поисковых запросов по необходимой теме, нише, категории и так далее.
2. Удаление тех запросов, которые не подходят вам + удаление дублей.
3. Определение частотности и потенциального трафика. Удаление «пустышек» и ключевых слов, которые имеют низкий потенциал по посетителям.
4. Определение конкуренции и удаление запросов с высоким для вас показателем.

Удаление неподходящих слов можно производить на каждом этапе, чтобы с каждым новым пунктом работать с меньшим массивом данных. В итоге у вас должен получиться список ключевых слов, которые интересны вам, обладают неплохим потенциалом по трафику и имеют умеренную для вас конкуренцию.

2 небольшие новости. Сегодня обновление тематического индекса цитирования. На блоге +65. Теперь его значение 275. На остальных сайтах практически все на месте. Как у вас дела с этим показателем?

Вчера заметил, что Яндекс присвоил блогу быстрые ссылки. В поисковой выдаче это выглядит так.

В панели вебмастера другая картина.

Я уже подредактировал быстрые ссылки. Теперь жду обновления и небольшого увеличения CTR в выдаче. На сегодня все. Жду ваши комментарии 

.

Semparser — программа подбора ключевых слов. Обзор на SEMparser, отзывы, цены

Обзор SEMparser

SEMpaser — сервис по созданию семантического ядра нового сайта для его оптимизации ещё до запуска. Бесплатно можно создать проект для 50 запросов. Программа обрабатывает данные и выдаёт документ со сгруппированными для каждой посадочной страницы словами. Для этого инструмент собирает данные о сайтах с хорошей видимостью в поисковых системах и лидерах по определённым ключам. Для слов с геозависимостью учитывается выбранный регион. При желании можно изменить предложенную структуру ресурса.

Инструмент предназначен для SEO-специалистов, поскольку позволяет составить список ключевых слов для огромного числа страниц автоматически. Оплата производится за количество обработанных фраз, что делает сервис доступным как для крупных компаний, так и для малого бизнеса и фрилансеров.

Для начала работы с SEMpaser необходимо создать таблицу в формате .XLS с перечнем запросов. После кластеризации семантического ядра программа составляет ТЗ для копирайтеров с возможностью дальнейшей проверки написанных текстов по вхождениям ключевых фраз, а также “лишних” слов, которые могут негативно сказаться на оптимизации. Сервис анализирует слова, используемые в сниппетах конкурентов, и подсвечивает их. Для существующих порталов есть проверка релевантности страниц для каждой группы ключей.

Ключевые особенности

• Составление семантического ядра сайта
• Генерация ТЗ для SEO-копирайтеров
• Запросы заливаются с помощью таблицы в формате .XLS
• Проверка релевантности страниц для существующих ресурсов
• Первые 50 запросов — бесплатно

Как сэкономить время на построении семантического ядра вашего приложения

Построение семантического ядра — самый длительный и трудоемкий этап ASO. На это уходит до 70% времени специалистов ASO. Мы сделали руководство по оптимизации магазина приложений о том, как быстрее построить семантическое ядро ​​и не пропустить важные запросы.

В этой статье мы научим вас, как оптимизировать время на всех этапах сбора семантического ядра и намного быстрее находить разные типы поисковых запросов.

Экономьте время на всех этапах построения семантического ядра вашего приложения

Пройдите все этапы построения семантического ядра, чтобы не пропустить поисковые запросы, важные для вашего приложения. Это поможет вам найти наиболее релевантные ключевые слова для оптимизации магазина приложений.

Используйте инструменты оптимизации App Store, которые помогут вам быстрее находить все необходимые запросы и никогда не упускать ключевые слова с высоким потенциалом.

1.Начни со здравого смысла

Мы рекомендуем запускать семантическое ядро ​​с запросов, которые приходят в голову при упоминании приложения. Вы лучше всех знаете свой бизнес, поэтому можете угадывать варианты ключевых слов. Например, вот запросы, которые обычно связаны с фитнес-приложением: «фитнес дома», «тренировки».

Чтобы придумать множество вариантов ключевых слов, нужно время. Поэтому было бы проще расширить список запросов с помощью автоматических предложений. Добавить ключевые слова в Keyword Analytics находит десятки ключевых слов всего за несколько секунд. Таким образом, вам не придется думать о различных вариантах ключевых слов; просто проверьте предложения.

Система также обнаруживает менее очевидные запросы, которые вы, скорее всего, сами бы не включили. У всех этих запросов их ежедневные показы (количество показов в день) больше нуля, что означает, что люди используют эти ключевые слова при поиске других приложений.

Лента предложений обновляется автоматически, и после того, как вы добавите все необходимые ключевые слова, система выдаст вам больше предложений.

Автоматические предложения для приложения «Домашняя тренировка — Без оборудования»

Добавить ключевые слова также экономит время на построение семантического ядра на иностранных языках. Инструмент предложит релевантные ключевые слова даже на языке, на котором вы не говорите.

Автоматические предложения для фитнес-приложения на японском языке

В Добавить предложения и Таблицу ключевых слов можно автоматически переводить запросы на английский язык.

Таблица ключевых слов в ASOdesk

Функции перевода также доступны в инструментах «Аналитика ключевых слов» и «Автоматические предложения ключевых слов», которые будут рассмотрены позже в этой статье.

При компиляции метаданных вам все равно потребуется помощь носителей языка для проверки и локализации текста.

Однако автоматический перевод значительно упрощает и ускоряет процесс построения семантического ядра на иностранных языках. Вы сможете проверить частоту запросов и выбрать релевантные ключевые слова для более чем 100 стран.

Начните оптимизацию своего приложения с ASOdesk

Кредитная карта не требуется

2.Проверьте свои текущие позиции

Найдите запросы, по которым ваше приложение уже отображается в поиске. Приложение можно найти по определенным ключевым словам, даже если вы не использовали их в метаданных. Вы можете улучшить свои позиции в поиске, если добавите эти запросы в свои метаданные.

Инструмент Missing Ranked Keywords покажет ключевые слова, по которым ваше приложение ранжируется, хотя они не входят в ваше семантическое ядро.

Инструмент «Отсутствующие ранжированные ключевые слова» в ASOdesk

В этом инструменте запросы разделены на шесть вкладок в зависимости от позиции приложения в поиске: от первого до первого 51–100.

Вы также можете фильтровать запросы по следующим показателям:

Daily Impressions (DI) : алгоритм ASOdesk, который показывает, сколько раз в день пользователи ищут приложения по заданному запросу.

Search Ads Popularity (SAP) : официальный индикатор популярности запроса в App Store. SAP может отображать значения от 5 до 100.

3. Проанализируйте позиции конкурентов

Чтобы быстрее находить ключевые слова для семантического ядра вашего приложения, проверьте запросы, по которым ваши конкуренты уже отображаются в поиске.

Ключевые слова отсутствующих конкурентов Инструмент в Keyword Analytics проверяет рейтинг других приложений за вас. Вы сможете анализировать ключевые слова конкурентов и находить новые запросы быстрее, чем обычно.

Ключевые слова отсутствующих конкурентов в ASOdesk

Этот инструмент также позволяет фильтровать запросы по ежедневным показам, и популярности поисковых объявлений. Вы можете просматривать запросы любых конкурентов. Добавьте приложение, которое хотите проанализировать, с помощью панели поиска в инструменте.

Добавление конкурента к отсутствующим ключевым словам конкурентов

Вы также можете найти популярные ключевые слова, которые приносят наибольшее количество установок вашим конкурентам, используя инструмент Competitors Best Keywords в автоматическом предложении ключевых слов.

Конкуренты Лучшие ключевые слова в ASOdesk

4. Проверяйте предложения магазинов приложений

Пользователи часто нажимают на автоматические предложения при поиске приложений, чтобы сэкономить время. Важно проверять предложения, так как они помогут вам найти часто используемые запросы.

В App Store теперь есть предложения прямо под строкой поиска, поэтому вам нужно анализировать их особенно внимательно. В этой статье мы проанализировали, как работает поиск по тегам.

Источник: scoopsquare24.com

Вам больше не нужно посещать магазин приложений, чтобы найти предложения. Вы можете проверить их все в одном месте: с помощью таблицы Keyword Table в Keyword Analytics. Нажав на нужный запрос, вы увидите список предложений по нему.

Таблица ключевых слов в ASOdesk Поисковые подсказки по запросам «вес» и «потеря веса»

5.Создание поисковых запросов

Важно включать разные варианты поисковых запросов с одинаковыми ключевыми словами. Это поможет вам попасть в рейтинг по большему количеству похожих запросов в поиске. Это особенно актуально для Google Play, где необходимо использовать 3-5 повторений необходимых ключевых слов.

Инструмент Keyword Shuffler поможет вам выбрать различные варианты поисковых запросов из 2–4 слов и отобразить их в табличной форме. После добавления этих запросов в семантическое ядро ​​вы можете проверить их частоту и конкуренцию в таблице ключевых слов.

Keyword Shuffler в ASOdesk

Этот инструмент доступен в нашем бесплатном плане.

Начните оптимизацию своего приложения с ASOdesk

Кредитная карта не требуется

6. Проанализировать описания конкурентов

В описаниях конкурентов вы часто можете найти много ключевых слов, релевантных вашему приложению. Важно посмотреть на частоту поискового запроса, чтобы знать, какие ключевые слова чаще всего использует конкурент.Вам следует сосредоточить внимание на таких словах в процессе оптимизации. Это особенно полезно для Google Play, где нет поля ключевых слов и значительную часть запросов нужно добавлять в описание.

Бесплатный инструмент Keyword Density Counter в ASOdesk, доступный для всех планов, поможет вам проанализировать частоту ключевых слов. Просто добавьте описание в текстовое поле и нажмите «Подсчитать».

Инструмент счетчика плотности ключевых слов в ASOdesk

Чтобы не пропустить релевантные ключевые слова, важно использовать автоматизированные инструменты.Они помогут вам находить лучшие поисковые запросы и делать это быстрее. Вы также можете ознакомиться с нашими пошаговыми инструкциями по созданию семантического ядра.

Экономьте время на поиске разных типов запросов

Мы разделяем поисковые запросы на 4 группы: популярные нишевые запросы, запросы с низкой конкуренцией, длинные ключевые слова и популярные запросы. Инструменты оптимизации App Store помогут вам находить запросы каждого типа в несколько раз быстрее.

Различные типы запросов приложений

1.Поиск по популярным запросам

Популярные запросы могут генерировать большой поисковый трафик. У них высокие ежедневные показы (DI) и популярность поисковых объявлений (SAP).

Самые популярные ключевые слова в автоматических предложениях ключевых слов покажет все популярные ключевые слова для данного приложения. Такие запросы, в первую очередь, следует добавлять в заголовок и подзаголовок приложения, поскольку эти метаданные особенно нуждаются в популярных запросах.

самых популярных ключевых слов в ASOdesk

Вы можете оценить ежедневные показы и популярность поисковых объявлений для каждого ключевого слова.Установив флажок «Показать популярные ключевые слова», вы увидите запросы с самым высоким DI. Показать отсутствующие ключевые слова покажет запросы, которые вы еще не сохранили в таблице ключевых слов.

Самые популярные ключевые слова показывает, сколько конкурентов из вашего списка показаны при поиске по тем же ключевым словам. Вы можете добавить конкурентов с помощью инструмента Keyword Explorer.

Keyword Explorer в ASOdesk

2. Выберите запросы с низкой конкуренцией

Продвижение с помощью запросов с низкой конкуренцией особенно важно для приложений, которые только начинают ASO.Как правило, такие запросы не очень популярны, так как имеют среднюю или низкую частоту. Однако некоторые из них тоже могут быть высокочастотными.

Для среднечастотных запросов популярность поисковой рекламы (SAP) варьируется от 16 до 40 и выделяется желтым цветом. У низкочастотных запросов SAP меньше 16, что выделено красным. SAP высокочастотных запросов выше 40 и выделен зеленым цветом.

Популярность поисковой рекламы в ASOdesk

Найти такие запросы довольно сложно: вам придется потратить много времени на фильтрацию семантического ядра, чтобы найти качественные запросы.Также важно фильтровать запросы по популярности.

ASOdesk поможет вам быстро решить, какие запросы использовать, а какие нет. Инструмент наименее конкурентоспособных ключевых слов покажет вам ключевые слова с низкой конкуренцией.

Вы можете увидеть ежедневные показы и популярность поисковых объявлений, а также количество конкурентов, использующих данный запрос в поиске. Этот инструмент поможет вам проверить, сколько приложений на iPhone и iPad отображается по заданному запросу.

наименее конкурентоспособных ключевых слов в ASOdesk

3.Группа Длиннохвостые ключевые слова

Ключевые слова с длинным хвостом — это поисковые фразы, состоящие из трех и более слов. Конкуренция для них также часто довольно низкая. Такие запросы приносят значительную часть трафика проектам наших клиентов.

Многие пользователи используют поисковые подсказки, состоящие из трех и более слов. Следовательно, ключевые слова с длинным хвостом могут генерировать значительную часть трафика.

Инструмент ASOdesk Long-Tail Keywords позволяет находить поисковые запросы, состоящие из трех и более слов.Вы также можете увидеть количество конкурентов из вашего списка, которые отображаются по этим запросам.

ключевых слов с длинным хвостом в ASOdesk

4. Анализируйте тренды запросов

Важно проанализировать запросы, трафик по которым значительно увеличился за последние 30 дней. Вы можете использовать эти ключевые слова для оптимизации магазина приложений, чтобы улучшить свои позиции в поиске.

Такие запросы также позволяют получить представление об изменениях спроса. Это может быть вызвано как сезонным спросом, так и внешними факторами, такими как Евровидение или чемпионат мира по футболу.

Важно регулярно проверять эти запросы и добавлять наиболее актуальные в семантическое ядро, так как от них можно получить значительную часть трафика. Многие запросы, которые только начинают набирать популярность, еще не используются конкурентами. Таким образом, вы можете получить для них более высокие позиции в поиске.

Вы можете проверить запросы, которые набирают популярность в вашей нише, используя инструмент Ожидается, что будет в тренде в автоматическом предложении ключевых слов.

ожидается в тренде в ASOdesk

В ASOdesk вы также можете проанализировать, какие запросы из вашей таблицы ключевых слов набирают или теряют популярность, используя Keyword Highlights .

Посмотрите, по каким запросам ваше приложение появилось в поиске, в таблице «Новые ключевые слова». Инструмент также покажет ключевые слова, по которым позиции приложения растут (положительные моменты), падают (отрицательное движение), а также по каким ключевым словам приложение больше не отображается в поиске (потерянные ключевые слова).

Ключевые слова в ASOdesk

Упомянутые инструменты оптимизации магазина приложений помогут вам значительно сэкономить время при выборе поисковых запросов. Все запросы уже отсортированы по группам, и все, что вам нужно сделать, это добавить их в свое семантическое ядро.

Контрольный список для построения семантического ядра

В таблице вы можете увидеть, какие средства автоматизации помогут на каждом этапе сбора семантического ядра.

Инструменты для построения семантического ядра

Автоматические инструменты помогут не только быстрее находить ключевые слова для оптимизации магазина приложений, но и не пропустить ни одного важного запроса. Этот контрольный список поможет вам сэкономить время при создании семантического ядра вашего приложения:

1. Начните с основных запросов, используя Добавить ключевые слова .Этот инструмент поможет вам найти запросы, связанные с приложением. На основе этих запросов вы можете выбирать варианты поиска.

2. Проверьте текущую позицию вашего приложения с помощью Missing Ranked Keywords . Вы увидите запросы, по которым ваше приложение отображается в поиске, хотя они не включены в вашу таблицу ключевых слов.

3. Проанализируйте позиции своих конкурентов. В Отсутствующие ключевые слова конкурентов и Лучшие ключевые слова конкурентов , вы можете увидеть запросы, по которым конкуренты получают трафик и установки.

4. Проверьте предложения магазина приложений. Показать предложения в таблице ключевых слов помогает находить релевантные запросы, которые пользователи выбирают при поиске приложений.

5. Найдите популярные ключевые слова в своей нише с помощью самых популярных ключевых слов . Добавьте их в заголовок и описание вашего приложения.

6. Выбирайте запросы с низкой конкуренцией. Наименее конкурентоспособных ключевых слов найдет ключевые слова, подходящие для продвижения новых или менее популярных приложений.

7.Добавьте ключевые слова с длинным хвостом. Long-Tail Keywords в ASOdesk отбирает запросы, состоящие из трех и более слов, по которым приложение может получать значительный объем трафика.

8. Найдите запросы, которые набирают популярность, с помощью Ожидается, что они будут в тренде, и Ключевые слова: ключевые слова. Если вы не пропустите изменение спроса и вовремя добавите такие ключевые слова в свои метаданные, вы можете увидеть значительное повышение своего рейтинга.

9. Найдите разные варианты поисковых запросов. Keyword Shuffler найдет множество комбинаций поисковых фраз для описания приложений.

10. Проанализируйте описания своих конкурентов. Счетчик плотности ключевых слов будет проверять частоту использования ключевых слов в описаниях конкурентов.

Семантическое здоровье | Параллельное кодирование и аудит на основе ИИ

Semantic Health | Параллельное кодирование и аудит на базе искусственного интеллекта

Платформа семантической информации о здоровье максимизирует эффективность кодировщика и аудитора для улучшения качества документации, оптимизации возмещения расходов и обеспечения доступа в реальном времени к закодированным данным улучшить качество документации, оптимизировать компенсацию и обеспечить доступ в реальном времени к закодированным данным

Загрузить лист продукта

«Платформа параллельного кодирования и аудита Semantic Health — это будущее, которого мы ждали.Мой финансовый директор сделал это моим стратегическим приоритетом на предстоящий год «.

Джейк Хармина
Директор, Управление медицинской информацией, Больница Хамбер Ривер

Будущее кодирования и аудита — параллельное

Step 1

Платформа семантической информации о здоровье анализирует клинические записи по мере их создания для генерации продольных описаний пациентов, выявления недостатков качества данных и присвоения медицинских кодов на основе клинических данных. интуитивно понятный пользовательский интерфейс для повышения эффективности и точности кодирования и сосредоточения усилий при аудите на важных возможностях.

Будущее кодирования и аудита — за параллелью

Наш собственный искусственный интеллект и алгоритмы глубокого обучения анализируют клинические записи по мере их создания для создания лонгитюдных описаний пациентов, выявления недостатков качества данных и присвоения медицинских кодов на основе клинических данных.

Все аналитические данные затем представляются медицинским кодировщикам и аудиторам в интуитивно понятном пользовательском интерфейсе для повышения эффективности и точности кодирования, сосредоточения усилий аудита на ценных возможностях и запуска высококачественных программ улучшения клинической документации (CDI) с нуля.

Подготовьте ваши медицинские команды кодирования и аудита к будущему

Оптимизация возмещения | Повышение производительности | Снизить аудиторские риски | Повышение качества документации

Доход

Точно фиксируйте сложность медицинского случая за счет устранения неполных и пропущенных медицинских кодов

Эффективность

Оптимизация рабочих процессов с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта и более простой навигации по сложной документации в одном интерфейсе

Соответствие

Ограничение риска отказа в претензиях и сделать кодирование более прозрачным с помощью четких и понятных контрольных журналов для каждого кода

Качество данных

Выявление проблем с качеством документов и недостатков кодирования в режиме реального времени для улучшения клинической документации

Семантическая информационная платформа здравоохранения с помощью своей базовой технологии кодирования и аудита , связывает и обогащает неструктурированные и структурированные данные для обеспечения операций, исследований, оказания помощи и управления здоровьем населения

SH Кодирование

Преобразование стационарного кодирования и автоматизация амбулаторных рабочих процессов

Наша платформа рассматривает диаграммы пациентов как они созданы для идентификации наиболее важных медицинских кодов, обеспечивая четкий след в документации.

Простые диаграммы автоматически кодируются, в то время как обзоры длинных и сложных диаграмм значительно упрощаются с помощью сводок пациентов, предложений кода и всех инструментов, доступных в одном интерфейсе.

SH Auditing

Наша платформа проверяет ваши закодированные диаграммы, полученные от вашей команды или от внешнего поставщика , чтобы определить, поддерживаются ли присвоенные коды клинической документацией. Затем платформа определяет пропущенные или неполные коды и направляет аудиторскую проверку на точное место в документации, требующей проверки.

Полученные данные можно использовать для развертывания новых, основанных на данных, высококачественных и актуальных программ улучшения клинической документации.

SH Кодирование

Наша платформа анализирует карты пациентов по мере их создания для определения наиболее важных медицинских кодов, обеспечивая четкий след в документации.

Простые диаграммы кодируются автоматически, в то время как обзоры длинных и сложных диаграмм значительно упрощаются благодаря сводкам пациентов, предложениям кода и всем инструментам, доступным в одном интерфейсе.

SH Auditing

Сосредоточьте усилия по аудиту на ценных возможностях и расширьте возможности программ CDI

Наша платформа проверяет ваши закодированные диаграммы, будь то от вашей команды или от внешнего поставщика , чтобы определить, поддерживаются ли присвоенные коды клиническая документация. Затем платформа определяет пропущенные или неполные коды и направляет аудиторскую проверку на точное место в документации, требующей проверки.

Полученные данные можно использовать для развертывания новых, основанных на данных, высококачественных и актуальных программ улучшения клинической документации.

SH Coding

Преобразуйте стационарное кодирование и автоматизируйте амбулаторные рабочие процессы

Наша платформа просматривает карты пациентов по мере их создания для определения наиболее важных медицинских кодов, обеспечивая четкий след в документации.
Простые диаграммы кодируются автоматически, в то время как обзоры длинных и сложных диаграмм значительно упрощаются благодаря сводкам пациентов, предложениям кода и всем инструментам, доступным в одном интерфейсе.

SH Auditing

Сосредоточьте усилия аудита на ценных возможностях и расширьте возможности программ CDI

Наша платформа проверяет ваши закодированные диаграммы, будь то от вашей команды или от внешнего поставщика, чтобы определить, поддерживаются ли присвоенные коды клинической документацией.Затем платформа определяет пропущенные или неполные коды и направляет проверку человеком на точное место в документации, требующее проверки.
Полученные данные можно использовать для развертывания новых, основанных на данных, высококачественных и актуальных программ улучшения клинической документации.

Процесс развертывания без вмешательства пользователя

Платформа Semantic Health может быть беспрепятственно и безопасно развернута локально с помощью удаленных и бесконтактных средств или через нашу облачную среду , отвечающую требованиям конфиденциальности, .

Интеграция с каждым EMR

Наша платформа не зависит от EMR и может интегрироваться со всеми EMR через стандартные интерфейсы, такие как HL7. Сюда входят ведущие на рынке EMR, такие как Epic, Meditech и Cerner.

Влияние нашей платформы

Часто задаваемые вопросы

Чем отличается платформа информации о семантическом здоровье от традиционных инструментов компьютерного кодирования (CAC)? Инструменты

CAC борются за длинную и сложную документацию, поскольку они имеют ограниченное понимание клинического контекста и полагаются на правила и триггеры ключевых слов, чтобы предложить коды.Semantic Health использует последние изменения в искусственном интеллекте, которые делают его возможности обработки естественного языка как минимум в 10 раз более эффективными в понимании тонких клинических нюансов и сложных описаний пациентов в неструктурированной документации. Система также учится в гораздо более быстром темпе как на основе обратной связи кодера, так и на дополнительных данных.
‍

В отличие от других предложений, которые являются ретроспективными, этот механизм преобразования может читать и понимать клиническую документацию, поскольку она создается в реальном времени для поддержки множества различных сценариев использования, включая медицинское кодирование, аудит и усовершенствованные инициативы CDI.Кроме того, платформа предлагает простой унифицированный рабочий процесс кодирования и аудита, который объединяет и автоматически обобщает структурированную и неструктурированную документацию, а также предоставляет необходимые инструменты кодирования, абстрагирования и справки.

Как выглядит реализация и с какими EMR вы можете интегрироваться?

Наша платформа не зависит от EMR и может интегрироваться со всеми EMR (например, EPIC, Cerner, Meditech) через стандартные интерфейсы (например, HL7). Кроме того, наша платформа способна принимать ваши пользовательские каналы данных или источники данных, как структурированные, так и неструктурированные.Система может обрабатывать PDF-файлы, отсканированные цифровые документы или цифровой текст.

Как вы развертываете свою платформу и насколько она безопасна?

Наше программное обеспечение можно развернуть через облако в нашей среде, совместимой с HIPAA / SOC2, или полностью локально в вашей организации. Мы серьезно относимся к конфиденциальности и безопасности данных пациентов, и все данные, которыми обмениваются наша среда HIPAA / SOC2 и ваш сайт, будут зашифрованы при передаче и хранении с помощью отраслевых протоколов шифрования.

Часто задаваемые вопросы

Чем отличается платформа информации о семантическом здоровье от традиционных инструментов компьютерного кодирования (CAC)? Инструменты

CAC борются за длинную и сложную документацию, поскольку они имеют ограниченное понимание клинического контекста и полагаются на правила и триггеры ключевых слов, чтобы предложить коды. Semantic Health использует последние изменения в искусственном интеллекте, которые делают его возможности обработки естественного языка как минимум в 10 раз более эффективными в понимании тонких клинических нюансов и сложных описаний пациентов в неструктурированной документации.Система также учится в гораздо более быстром темпе как на основе обратной связи кодера, так и на дополнительных данных.
‍

В отличие от других предложений, которые являются ретроспективными, этот механизм преобразования может читать и понимать клиническую документацию, поскольку она создается в реальном времени для поддержки множества различных сценариев использования, включая медицинское кодирование, аудит и усовершенствованные инициативы CDI. Кроме того, платформа предлагает простой унифицированный рабочий процесс кодирования и аудита, который объединяет и автоматически обобщает структурированную и неструктурированную документацию, а также предоставляет необходимые инструменты кодирования, абстрагирования и справки.

Как выглядит реализация и с какими EMR вы можете интегрироваться?

Наша платформа не зависит от EMR и может интегрироваться со всеми EMR (например, EPIC, Cerner, Meditech) через стандартные интерфейсы (например, HL7). Кроме того, наша платформа способна принимать ваши пользовательские каналы данных или источники данных, как структурированные, так и неструктурированные. Система может обрабатывать PDF-файлы, отсканированные цифровые документы или цифровой текст.

Как вы развертываете свою платформу и насколько она безопасна?

Наше программное обеспечение можно развернуть через облако в нашей среде, совместимой с HIPAA / SOC2, или полностью локально в вашей организации.Мы серьезно относимся к конфиденциальности и безопасности данных пациентов, и все данные, которыми обмениваются наша среда HIPAA / SOC2 и ваш сайт, будут зашифрованы при передаче и хранении с помощью отраслевых протоколов шифрования.

Начните свой семантический опыт!

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как платформа Semantic AI Platform может преобразовать ваши процессы кодирования, CDI и аудита.

Увеличьте возмещение

Увеличьте производительность

Повысьте качество документации

Уменьшите ошибки кодирования

Начните семантический опыт!

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как решение Semantic для кодирования AI может изменить ваш рабочий процесс.

Увеличьте возмещение

Увеличьте производительность

Повысьте качество документации

Уменьшите ошибки кодирования

Начните семантический опыт!

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как решение Semantic для аудита ИИ может изменить ваш рабочий процесс.

Увеличьте возмещение

Увеличьте производительность

Повысьте качество документации

Уменьшите ошибки кодирования

Подготовьте вашу команду кодирования к будущему

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как наше решение для кодирования помогло всемирно известной педиатрической больнице оптимизировать сложный рабочий процесс кодирования в стационаре

Преимущества

Повышение эффективности кодирования

Повышение точности кодирования и качества данных

Оптимизация обзора длинной и сложной документации

An аудитор, который работает круглосуточно

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как наше решение для аудита помогло ведущей больнице оптимизировать сложный рабочий процесс аудита

Преимущества

Повышение эффективности аудита

Быстрое подтверждение качества данных с помощью объяснимых свидетельств

Автоматическое определение эффективных возможностей CDI и CAPD

Старт ваш семантический опыт!

Спасибо! Ваше сообщение получено! Наша команда рассмотрит и свяжется с запрашиваемой информацией

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Поля, отмеченные звездочкой (*), обязательны для заполнения.

Узнайте, как платформа Semantic AI Platform может преобразовать ваши процессы кодирования, CDI и аудита.

Увеличение возмещения

Повышение производительности

Повышение качества документации

Уменьшение ошибок кодирования

К сожалению! Что-то пошло не так при отправке формы.

XX

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Повысьте эффективность аудита на 60%

Подтвердите качество данных с помощью свидетельств

Определите возможности CDI и CAPD

Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.

XX

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

X

Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.

X

Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.

сознания — Почему программа или ИИ не могут иметь семантическое понимание?

Краткий ответ

В вашей SEP-ссылке на Searle’s Room обозначен ряд позиций, которые проясняют, что философия так или иначе не решила консенсусом вопрос человеческого и семантического понимания.Фактически, история ИИ — это продолжающиеся споры по этому вопросу. Прекрасным введением в эту историю является книга Нильса Нильссона The Quest for Artificial Intelligence . Я предупреждаю вас, что любой, кто ответит вам категорически отрицательно или утвердительно, даже не взял и не прочитал эту книгу. Философия не определилась в основном потому, что философия не достигла твердого консенсуса относительно того, что составляет понимание. Наука не достигла консенсуса в отношении семантики мозга. При этом компьютеры добились успехов за последние пару десятилетий, возможно, не демонстрируя интеллекта человеческого уровня, но, безусловно, достаточно, чтобы выслушать вас и удовлетворить некоторые из ваших потребностей.Тем не менее, по сути, помимо агностиков, есть два лагеря: те, кто верит в картезианское понятие понимания, которое отвергает все, кроме людей, как способных к человеческому разуму, и выскочка, которая интересуется общим искусственным интеллектом и верит в него. теоретически возможно. (Предупреждение, что моя предвзятость — последнее.) Как бы то ни было, вы твердо придерживаетесь философии искусственного интеллекта, относительно новой отрасли философских исследований, которой меньше 100 лет, учитывая появление цифровых вычислений в конце 1930-х — начале 1940-х годов.

Длинный ответ

Намочите ноги

Мечта оживить неодушевленное и вести себя как человек уходит корнями в тысячелетнюю историю протоиндоевропейской мифологии. Сокращенный отчет об этом также, кажется, сегодня является введением в каждую книгу, которая пытается представить ИИ. Очевидно, у вас есть два вопроса: один о Сирле и Китайской комнате, но более серьезная проблема заключается в том, что философия говорит о разработке мыслящих машин.

Вы процитировали аргумент китайской комнаты, у которого есть ряд сообщений на этом сайте. Начнем с обзора тех:

Понимание аргумента Сирла и аргументов, которые на него отвечают, в частности, реакции системы, необходимо для ориентации. Как только вы это сделаете, на вашем месте я бы протянул руку и получил копию Философия искусственного интеллекта Маргарет Боден и What Computer Cant Do Hubert Dreyfus. Если вы хотите узнать, что готовит лагерь AGI, недавняя хорошая публикация под названием Artificial General Intelligence Бена Гертцеля и Кассио Пенначина (ред.) предлагает некоторые из безуспешных попыток (IMNSHO) создать архитектуры, чтобы наделить программное обеспечение чертами интеллекта человеческого уровня.

Что касается вопроса о том, как Сирл может быть так уверен? Что ж, Джон Сирл известен своей философией, и эта уверенность может быть функцией его успеха как философа и отсутствия технической сложности как ученого-информатика. Продолжение Джоном Сирлом успехов лингвистического поворота в философии трудно оспорить. Он много писал о том, как язык отражает реальность, как личную, так и социальную, но я хотел бы отметить, что у Сирла есть инструмент, который он использует, чтобы справиться со сложностью разума, под названием «Предыстория».Он часто упускает детали прямо в эту туманную, расплывчатую вещь, чтобы упростить свою точку зрения. В целом, это отличная стратегия для сужения его аргументации до того, что заслуживает внимания, но обратная сторона этого заключается в том, что существует опасность того, что будет слишком легко отбросить относительные утверждения, поскольку неформальные аргументы управляются немонотонной логикой и несостоятельными предложениями.

Интеллект человеческого уровня и природа мышления

Другая часть вашего вопроса вращается вокруг понимания того, что значит имитировать понимание, особенно языка.Как вы, вероятно, знаете, Алан Тьюринг известен многими вещами, но среди них есть его тест Тьюринга, который является попыткой операционализировать семантический интеллект человека. По мере приближения к 100 годам никто не был в состоянии сделать это, что в истории искусственного интеллекта часто рекламировалось как нечто близкое к тому, как до термоядерных реакторов постоянно оставалось 30 лет (журнал Discovery). Фактически, когда Хуберт Дрейфус начал атаковать программу искусственного интеллекта в кампусе и с помощью RAND, он почти сразу же отметил откровенную враждебность своих единомышленников.

Почему обещания об искусственном интеллекте так медленно воплощаются в жизнь (хотя достижения в области машинного интеллекта в последнее время позволили достичь некоторых фантастических целей)? Что ж, это сводится к тому, что лингвистика открыла в отношении семантики. Самый простой способ объяснить это — сказать, что смысл коренится в физическом воплощении, и что обработка строк в последовательном ALU не соответствует некоторой коннектистской природе человеческого мозга. Это вычислительные детали, в которых вопрос о человеческом интеллекте становится острым и где незнание материаловедения и математических структур вычислений начинает оказывать влияние на философию разума.

Фактически, вопрос о том, что составляет человеческий интеллект, является открытым вопросом не только в философии разума, но и в самой психологии, где есть две, грубо говоря, модели, соперничающие за одобрение, модель Кеттелла-Хорна, которая связана с фактор G и реализуется через тестирование коэффициента интеллекта, а также то, что можно назвать плюралистическим понятием интеллекта, наиболее известным благодаря теории МИ Говарда Гарднера, популярной среди гуманистов и преподавателей.Поскольку есть приверженцы все более сложных и мягких «наук о разуме», то это предубеждение также отражается в понятии интеллекта.

Семантика и понимание

В конечном счете, вопрос, который вы ищете, коренится больше в философии языка, чем в чем-либо другом, потому что обсуждение дихотомии синтаксис-семантика лежит там на философах и ученых-лингвистах. Существует ряд конкурирующих моделей того, как именно происходит этот материал, вещь, опыт, называемый «смысл», и если вы действительно хотите понять, что связано с тем, как семантика работает с людьми, я бы порекомендовал две книги, которые помогут вам начать свой путь. , хотя их нелегко прочитать.Во-первых, у Рэя Джекендоффа есть его «Основы языка », который носит в высшей степени технический характер, но приводит конкретный архитектурный аргумент о том, как воплощенные системы мозга порождают то, что мы понимаем как значение. Второе — тоже трудное чтение, но оно того стоит, если вы действительно хотите понять, почему обещания об искусственном интеллекте и использовании языка на человеческом уровне не оправдались. основаны на телесном опыте.

Суммирование

Итак, то, что я предложил здесь, — это не столько простой ответ, сколько план для понимания того, почему большинство философов не в своей тарелке, обсуждая, как реализовать аспект реального человеческого познания, основанный на нейронных вычислениях. на системах, разработанных для реализации архитектуры фон Неймана машины Тьюринга. Вклад Серла в язык, семантику и интенциональность бесспорен, однако в некоторых отношениях вопрос инженерного семантического понимания начал выходить из философии в научные области машинного обучения, разработки программного обеспечения и неврологии.Таким образом, вы увидите сопротивление отказу от классических понятий в философии, таких как условная истина семантика и платоновская математика, которые приводятся в пользу трансцендентальных форм метафизики. Фактически, сам Сирл признает, что мозг — это биологический компьютер, но остается скептически настроенным к тому, что наши современные компьютерные технологии могут имитировать их, что является умеренным консерватизмом.

(PDF) Построение семантических моделей программ с помощью Software Analysis Workbench

P.Х., Ульбрих, М .: Платформа KeY для проверки и анализа программ Java.

В: Проверенное программное обеспечение: теории, инструменты и эксперименты (VSTTE 2014). С. 1–17.

№ 8471 в конспектах лекций по информатике, Springer-Verlag (2014)

2. Аппель А.У .: Проверка криптографического примитива: SHA-256. ACM Transac-

на языках программирования и системах 37 (2), 7: 1–7: 31 (апрель 2015)

3. Барт, Г., Грегуар, Б., Эро, С., Бегелен, С.З .: Компьютерная безопасность

доказательства для работающего криптографа.В: Материалы 31-й ежегодной конференции Cryptol-

ogy (CRYPTO 2011). С. 71–90. Springer Berlin Heidelberg, Berlin,

Heidelberg (2011)

4. Бхаргаван, К., Фурнет, К., Кольвейс, М., Пиронти, А., Штруб, П.Я .: Внедрение

TLS с проверенной криптографической безопасностью. В: Proceedings of the 2013 IEEE Sympo-

sium on Security and Privacy (SP). С. 445–459 (май 2013 г.)

5. Брайтон, Р.К., Мищенко, А .: ABC: академический инструмент для проверки промышленной прочности

.В: Материалы 22-й Международной конференции «Компьютерная проверка

» (CAV 2010). Конспект лекций по информатике, т. 6174. С. 24–40.

Springer (2010)

6. Burdy, L., Cheon, Y., Cok, DR, Ernst, MD, Kiniry, JR, Leavens, GT, Leino,

KRM, Poll, E .: Обзор Инструменты и приложения JML. Международный журнал

по программным средствам для передачи технологий 7 (3), 212–232 (2005)

7. Кадар, К., Данбар, Д., Энглер, Д.: KLEE: Самостоятельная и автоматическая генерация

тестов с высоким уровнем покрытия для сложных системных программ. В: Материалы 8-й конференции USENIX

по разработке и внедрению операционных систем (OSDI

2008). С. 209–224. Ассоциация USENIX, Беркли, Калифорния, США (2008)

8. Картер, К., Фольцер, А., Хендрикс, Дж., Хьюман, Б., Томб, А.: SAW: программное обеспечение

для анализа. В: Материалы ежегодной конференции ACM SIGAda

2013 года по технологии языков высокой целостности (HILT 2013).С. 15–18 (2013)

9. Казингино, К., Сьёберг, В., Вейрих, С .: Объединение доказательств и программ на языке с зависимой типизацией

. В: Материалы 41-го симпозиума ACM SIGPLAN-SIGACT

по принципам языков программирования (POPL 2014). С. 33–45

(2014)

10. Кларк, Э., Кроенинг, Д., Лерда, Ф .: Инструмент для проверки программ ANSI-C. В:

Инструменты и алгоритмы для построения и анализа систем (TACAS 2004).

Конспект лекций по информатике, т.2988. С. 168–176. Springer (2004)

11. Коэн, Э., Дальвейд, М., Хиллебранд, М.А., Лайненбах, Д., Москаль, М., Сантен,

Т., Шульте, В., Тобис, С .: VCC : Практическая система для проверки параллельных C. В:

Доказательство теорем в логике высокого порядка, 22-я Международная конференция (TPHOLs

2009). Конспект лекций по информатике, т. 5674. С. 23–42. Springer (2009)

12. Erkök, L., Matthews, J .: Прагматическая эквивалентность и проверка безопасности в Cryptol.

В: Материалы 3-го семинара по языкам программирования и проверке программы

(PLPV 2009). С. 73–82 (2009)

13. Фальке, С., Мерц, Ф., Синц, К.: Ограниченная модель проверки LLBMC. В: Proceedings

28-й Международной конференции IEEE / ACM по автоматизированной разработке программного обеспечения

neering, (ASE 2013). С. 706–709. IEEE (2013)

14. Филлиатр, Дж. К., Паскевич, А .: Why3 — где программы встречаются с испытателями. В: Proceed-

ings 22-го Европейского симпозиума по программированию (ESOP 2013).Лекция

Заметки по информатике, т. 7792, стр. 125–128. Springer (март 2013)

15. Хансен, Т., Шахте, П., Сёндергаард, Х .: Объединение и разделение состояний для символьного

выполнения двоичных файлов. В: 9-й Международный семинар по проверке времени выполнения

(RV 2009), стр. 76–92. Springer Berlin Heidelberg (2009)

Семантический подход к кластеризации текста с использованием WordNet и лексических цепочек

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.10.023Получение прав и контента

Основные моменты

•

A модифицированная мера сходства на основе WordNet для устранения неоднозначности слов.

•

Лексические цепочки как текстовое представление идеально охватывают тематику текстов.

•

Извлеченная семантика ядра достаточна для уменьшения размерности набора функций.

•

Предложенная схема способна правильно оценить истинное количество кластеров.

•

Ярлыки тем имеют хороший индикатор распознавания и понимания кластеров.

Аннотация

Традиционные алгоритмы кластеризации не учитывают семантические отношения между словами, поэтому они не могут точно передать смысл документов.Чтобы преодолеть эту проблему, для повышения качества кластеризации текста широко используется введение семантической информации из онтологий, таких как WordNet. Однако по-прежнему существует несколько проблем, таких как синоним и многозначность, высокая размерность, извлечение базовой семантики из текстов и присвоение соответствующего описания сгенерированным кластерам. В этой статье мы сообщаем о нашей попытке интеграции WordNet с лексическими цепочками для решения этих проблем. Предлагаемый подход использует иерархическую структуру и отношения онтологии, чтобы обеспечить более точную оценку сходства между терминами для устранения неоднозначности смысла слов.Кроме того, мы вводим лексические цепочки для извлечения набора семантически связанных слов из текстов, которые могут представлять семантическое содержание текстов. Хотя лексические цепочки широко использовались при реферировании текста, их потенциальное влияние на проблему кластеризации текста не было полностью исследовано. Наш интегрированный способ может идентифицировать тему документов на основе однозначных извлеченных основных функций и параллельно уменьшать размеры пространства функций. Результаты экспериментов с использованием предложенной структуры на reuters-21578 показывают, что производительность кластеризации значительно улучшается по сравнению с несколькими классическими методами.

Ключевые слова

Кластеризация текста

WordNet

Лексические цепочки

Основные семантические особенности

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Copyright © 2014 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Неявная приверженность арифметических теорий и ее семантическое ядро ​​

Как отметили несколько авторов, ^{Footnote 12} , прибегая к таким схемам, как \ ({\ mathsf {RFN}) } (S) \) выше можно правдоподобно рассматривать как суррогат для отдельных предложений формы

$$ \ begin {align} \ quad \ forall x \, ({\ mathsf {Pr}} _ S (x) \ rightarrow \ mathsf {T} x) \ end {align} \ quad \ mathsf {GRP} (S) $$

где \ (\ mathsf {T} \) — унарный предикат истинности.Эти суррогаты становятся необходимыми только тогда, когда понятие истины не является частью сигнатуры теории. Любое заявление о разумности, по-видимому, внутренне связано с понятием истины. Если кто-то хочет выразить на объектном языке, что все нелогические аксиомы S верны, например, можно, конечно, прибегнуть к схеме вида

$$ \ mathsf {Ax} _S (\ ulcorner \ varphi \ urcorner) \ rightarrow \ varphi $$

где \ (\ mathsf {Ax} _S (\ cdot) \) — представление всех нелогических аксиом S .Тем не менее, этот вариант просто подчеркивает тот факт, что мы опускаем понятие истины в метатеорию.

Очевидно, у кого-то может быть независимая мотивация придерживаться выразительных ограничений арифметического языка при утверждении обоснованности теории. Теннант (2002), например, использовал хорошо известный факт, что схематические версии отражения, такие как \ ({\ mathsf {RFN}} (S) \), позволяют нам выйти за рамки того, что можно доказать в S , чтобы защитить возможность дефляционного объяснения понятия истины, используемого в этих утверждениях о разумности.Однако Теннант не полностью формулирует обоснование этих принципов, хотя и намекает на схематическую версию рефлексии как на достаточную для фиксации норм для утверждения этих утверждений о разумности (Tennant 2002, p. 574). В более общем плане, хотя бесспорно, что расширение надежности S будет содержать формы отражения, такие как \ ({\ mathsf {RFN}} (S) \), остается проблематичным наличие \ ({\ mathsf { RFN}} (S) \) достаточно для определения расширения надежности в том смысле, что его принципы сводятся к последовательной формулировке концепций, необходимых для утверждения требований о надежности для S .Хорошей иллюстрацией того, как утверждения о разумности могут быть получены в рамках адекватной структуры доказуемости и истинности, является рефлексивное замыкание Феферманом PA (\ (\ mathsf {Ref} (S) \)), ныне широко известного как KF из «Kripke- Феферман » ^{Сноска 13} :

Какие утверждения на базовом языке L из S [\ (\ dots \)] должны быть приняты, если кто-то принял основные аксиомы и правила S ? Ответ дается в виде обычной теории ( S ), сформулированной на языке L ( T , F ) [\ (\ dots \)], где T и F являются частичной истиной и предикаты ложности, которые самоприменимы в том смысле, что они применяются к (кодам) утверждений L ( T , F ) […] Таким образом, например, мы можем рассуждать в Ref (PA) по индукции об истинности утверждений, содержащих понятие истины, и таким образом прийти к утверждениям вида: \ (\ forall x [Prov_ {PA} ( x) \ rightarrow T (x)] \), и, повторяя аргументы такого рода, вывести принципы повторного отражения для арифметики (Феферман, 1991, стр. 2).

Обратите внимание на то, что мы не предполагаем невозможность убедительных аргументов, подтверждающих отсутствие понятия истины из расширений разумности данной теории; мы просто считаем, что при обычном способе представления и обоснования утверждений о разумности теории S трудно обойтись без понятия истины.Такие предложения, как предложение Теннанта, и последовавшие за ним дебаты (Ketland 2005; Cieśliński 2010; Piazza and Pulcini 2015) ясно показывают, насколько трудно искоренить интуицию о том, что принципы отражения концептуально зависят от понятия истины. Но бремя ответственности лежит на тех, кто не разделяет эту интуицию, рассказывать принципиальную историю о заявлениях о разумности, прибегая к суррогатам, которые могут играть роль семантических понятий. Трудно сказать, к чему могла привести эта история. Таким образом, на протяжении всей статьи мы будем придерживаться широко распространенного мнения и считать, что утверждения о разумности лучше всего формулировать, используя понятие истины, регулируемое подходящими аксиомами.

Однако это не сразу означает, что эти аксиомы, добавленные поверх S необходимости, к влекут за собой \ (\ mathsf {GRP} (S) \). Такое требование действительно было бы слишком сильным для произвольного S (а именно, когда S также изменяется, например, в теориях с ограниченной индукцией). Случай, представленный Тэтом для PRA с финитистской точки зрения, действительно является одним из примеров, когда нужно быть осторожным при калибровке силы принципов для предиката истинности.1_2} \) — , язык которого расширен новым предикатом \ (\ mathsf {T} \) — со схемой ^{Сноска 14}

$$ \ begin {align} \ quad \ forall x \, (\ mathsf {T} \, \ ulcorner \ varphi (\ dot {x}) \ urcorner \, \ leftrightarrow \ varphi (x)) \ end {align} \ quad (\ mathsf {utb}) $$

для всех \ ({\ mathcal {L}} \) -формул \ (\ varphi (v) \) выводит полную индукционную схему \ ({\ mathcal {L}} \).

Проба

Поскольку \ (\ mathsf {S ^ 1_2} \) в \ (\ mathcal L_ \ mathsf {T}: = {{\ mathcal {L}}} \ cup \ {\ mathsf {T} \} \) содержит \ (\ mathsf {I} \ Delta _0 \) в \ (\ mathcal L_ \ mathsf {T} \), следующее выводится в бывшем

$$ \ begin {align} \ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi (0) \ urcorner \ wedge \ forall x \, (\ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi (\ dot {x}) \ urcorner \ rightarrow \ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi (\ dot {x + 1}) ) \ urcorner) \ rightarrow \ forall x \, \ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi (\ dot {x}) \ urcorner \ end {align} $$

(3)

для формулы \ (\ varphi (v) \) из \ ({\ mathcal {L}} \) произвольной сложности, потому что \ (\ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi (\ dot {x}) \ urcorner \) — это \ (\ Delta _0 \) — формула \ (\ mathcal L_ \ mathsf {T} \).Используя (utb), (3) дает желаемый результат. □

Аргумент, использованный в предложении 3, одинаково хорошо применим — с очевидными модификациями — к другим подсистемам PA, полученным ограничением индукции, таким как \ (\ mathsf {EA} \), \ (\ mathsf {PRA} \), of \ ( \ mathsf {I} \ Sigma _n \) на каждые n . ^{Footnote 15} В любом случае, предложение 3, кажется, уменьшает наши шансы найти разумное теоретико-истинное расширение произвольной арифметической теории S , которое фиксирует набор разумных аксиом истинности, совместимых с принципами, которые мы неявно придерживаемся обязуется, когда мы одобряем S .1_2} \), \ (\ mathsf {EA} \) или \ (\ mathsf {PRA} \) до полного \ ({\ mathsf {PA}} \), то, похоже, нет никакой надежды на гармонизацию (ICT ) и базовые позиции, которые не допускают арифметические последствия, превышающие таковые для систем, связанных с такими позициями.

Тем не менее, такой вывод был бы просто торговлей на путанице в значении «аксиомы истины». Теория истины, используемая в предложении 3, получается путем расширения математических индукционных схем базовой теории на предикат истинности.Если аксиомы (utb) однозначно теоретичны по своему характеру, естественно думать о расширенной индукции как о математической , а не как о теоретико-истинной аксиоме. Похоже, что на самом деле существует существенная разница между металингвистическими принципами, объявляющими условия истинности для предложения \ ({{\ mathcal {L}}} \), как (utb), как кажется (частично), и расширением до предикат истинности схемы, обоснование которой явно неметалингвистическое. Как заметил Хартри Филд, такое обоснование по существу зависит от «факта о натуральных числах, а именно от того, что они линейно упорядочены, причем каждый элемент имеет конечное число предшественников» (Field 1999, стр.{\ dot {x}}> \ dot {x} \ urcorner \), строго говоря, неотличимы. Однако с внешней точки зрения нашей неформальной метаматематической практики они явно различны. Только потому, что арифметика играет двойную роль теории синтаксиса и теории объектов, мы можем рассматривать оба случая как принадлежащие по существу к одному и тому же классу. Это наблюдение даже привело к формулировке теорий истины, которые отделяют область синтаксических объектов от математической или, в более общем плане, объектно-теоретической вселенной (см. Halbach 2011; Heck 2015; Nicolai 2015).Мы не собираемся здесь рассматривать детали этой альтернативной схемы: мы будем неявно проводить различие между металингвистическими и объектно-лингвистическими примерами индукционной схемы. Однако в дальнейшем мы не будем расширять схему индукции S до предиката истинности, чтобы избежать какого-либо смешения между двумя уровнями.

Это не означает, однако, что мы не сможем заявить истину индукционных схем S : если на самом деле расширенная индукционная схема в сочетании с аксиомами естественной истины приведет нас к очень сильным теории, предположение об истинности всех ее примеров довольно невинно.Как мы вскоре увидим, действительно, результат добавления к широкому классу базовых теорий S утверждения «все экземпляры индукционной схемы S истинны» по-прежнему совместим с альтернативным прочтением (ICT), которое мы предложили в предыдущем разделе, и это нацелено на гармонизацию (ИКТ) с основополагающими точками зрения, такими как Тэйта, Исааксона и Нельсона.

Семантическое ядро ​​

Мы видели, что сильное прочтение (ICT) может противоречить основополагающим точкам зрения, основанным на форме «арифметической полноты» или «эпистемической стабильности» некоторой арифметической системы S .Фактически, если (ICT) влечет за собой принципы отражения для S и, следовательно, утверждения на арифметическом языке, которые невозможно доказать только в S , то, принимая S , человек также обязан принять арифметические последствия, выходящие за рамки S , что противоречит его предполагаемой полноте.

В заключительной части разд. 2, мы предусмотрели возможность альтернативного прочтения (ICT), которое могло бы быть защищено от этой проблемы. Но как могло выглядеть это альтернативное чтение? Может быть поспешная мысль позволить (ИКТ) зависеть исключительно от фундаментальной точки зрения.Это очень проблематично. Давайте рассмотрим, например, человека, который принимает только то, что можно вывести или интерпретировать в ПА: согласно хорошо известному результату Фефермана, он также примет \ (\ lnot \ mathsf {Con (PA)} \). ^{Footnote 16} Напротив, мы видели, что есть несколько авторов, которые склонны принять \ (\ mathsf {Con (PA)} \) после принятия PA. Таким образом, согласно этому релятивистскому взгляду на (ИКТ), его разные толкования приведут не только к альтернативным наборам принципов, но, скорее, к наборам принципов, несовместимым друг с другом.Более того, в конкретном случае только что упомянутого \ (\ lnot \ mathsf {Con (PA)} \) есть явное отклонение от того, что мы ранее защищали как необходимое условие для любого правдоподобного чтения (ICT), а именно правда действующих принципов. Интерпретация (ICT), которую мы сейчас представляем, сохранит прочную связь с понятием истины, отвергая при этом жесткость, обнаруженную в прочтении (ICT) Феферманом. Наш подход обосновывает динамическое чтение (ICT) как отображение фиксированного семантического компонента, называемого семантическим ядром неявной приверженности , и переменного компонента, относящегося к основополагающей точке зрения.

Семантическое ядро ​​представляет собой набор принципов метатеоретической природы, которые позволяют нам естественным и единообразным образом размышлять о нашем принятии различных арифметических теорий. Чтобы представить его, мы рассуждаем в три этапа. На первом этапе нам нужно расширить язык S семантическими ресурсами, в частности предикатом истинности \ (\ mathsf {T} \), и охарактеризовать его с помощью минимального набора принципов, отражающих его дисквотационный характер. Точнее, при подходящем S теория \ (\ mathsf {TB} [S] \) получается расширением \ ({\ mathcal {L}} _ S \) предикатом \ (\ mathsf {T} \) и расширив его аксиомы схемой

$$ \ begin {выровненный} \ quad \ mathsf {T} \ ulcorner \ varphi \ urcorner \, \ leftrightarrow \ varphi \ end {align} \ quad (\ mathsf {tb} ) $$

для всех \ (\ mathcal {L} _S \) — предложений \ (\ varphi \).Непосредственным следствием tb является истинность каждой аксиомы из S ; поэтому ясно, что если S имеет конечное число нелогических аксиом, tb достаточно, чтобы заключить \ (\ forall x \, (\ mathsf {Ax} _S (x) \ rightarrow \ mathsf {T} x) \), это единственное предложение, выражающее истинность всех (нелогичных) аксиом S . Дальнейшие утверждения четкой металингвистической природы также подтверждаются в табл. Например, \ (\ mathsf {TB} [S] \) доказывает утверждение, что принцип глобального отражения для S влечет за собой согласованность S .Формально:

$$ \ begin {align} \ forall x \, ({\ mathsf {Pr}} _ {S} (x) \ rightarrow \ mathsf {T} x) \ rightarrow \ mathsf {Con} (S) \ end {align} $$

(4)

Это следствие просто получается путем создания экземпляра (кода) ложности S в GRP ( S ).

Уже на этом первом шаге должно быть ясно, что мы стремимся к семантическим расширениям S в смысле согласованных формулировок концепции истины над базовой теорией S .Например, можно просто расширить S предложениями \ (\ forall x \, (\ mathsf {Ax} _S (x) \ rightarrow \ mathsf {T} x) \) или GRP ( S ) как новые аксиомы. Вышеупомянутых предложений явно недостаточно, чтобы считать аксиомы для предиката истинности \ (\ mathsf {T} \): в первом случае результирующая теория ясно интерпретируется в S , принимая рассматриваемый предикат истинности как определил самим \ (\ mathsf {Ax} _S (x) \); во втором случае полная схема tb не требуется для вывода (4), поскольку достаточно «модальной» аксиомы \ (\ mathsf {T} \ ulcorner \ phi \ urcorner \ rightarrow \ phi \).Это говорит о том, что в этих расширениях S концепции, отличные от истины, могут использоваться в качестве естественного прочтения для предиката \ (\ mathsf {T} \).

С точки зрения теорем из S , \ (\ mathsf {TB} [S] \) выглядит довольно невинно. Во-первых, она консервативна по сравнению с S . Более того, если S является рефлексивным [т.е. непротиворечивость любых конечных подтеорий S доказуема в S , (Mostowski 1952)], \ (\ mathsf {TB} [S] \) также относительно интерпретируема в S .Это связано с тем, что в любом данном доказательстве в S предикат истинности \ (\ mathsf {T} \) может быть заменен на S -определяемый предикат истинности. Этого достаточно, чтобы засвидетельствовать консервативность и, согласно теореме Ори о компактности (см. Lindstrom 1997, §7), интерпретируемость \ (\ mathsf {TB} [S] \) в S для рефлексивного S .

Дисквотационные принципы, однако, не соответствуют многим другим требованиям, которые мы хотели бы отнести к семантическому ядру неявной приверженности.n _ {{{\ mathcal {L}}}} (x) \) выражает, что x является предложением \ ({{\ mathcal {L}}} \) сложности \ (\ le n \) для любого задано n , но не для произвольных предложений \ ({{\ mathcal {L}}} \) и выражения \ (\ underset {\ cdot} {\ rightarrow} \) (и \ (\ underset {\ cdot} {f} \) в более общем виде) представляет в S синтаксическую операцию вывода (соответственно f ). ^{Footnote 17}

Таким образом, для наших целей недостаточно простого обсуждения.В качестве второго шага можно подумать о расширении \ (\ mathsf {TB} [S] \) дальнейшими принципами теории истины, чтобы получить неограниченные версии (5). Очевидными кандидатами являются так называемые композиционные аксиомы истины , такие как «\ (\ lnot \ varphi \) истинно тогда и только тогда, когда \ (\ varphi \) не истинно», которые управляют взаимодействием предиката истинности и логические константы. Например, поскольку мы можем с уверенностью предположить, что S сформулирован в исчислении, в котором modus ponens является единственным логическим правилом вывода [см., Например, Enderton (2001)], нам нужно только добавить к S предложение

$$ \ begin {выровнено} \ forall x, y \, (\ mathsf {Sent} _ {{{\ mathcal {L}}}} (x) \ wedge \ mathsf {Sent} _ {{{ \ mathcal {L}}}} (y) \ wedge \ mathsf {T} (x \ underset {\ cdot} {\ rightarrow} y) \ wedge \ mathsf {T} x \ rightarrow \ mathsf {T} y) \ конец {выровнен} $$

(6)

, чтобы получить сохраняющий истину характер modus ponens.

Если S конечно аксиоматизирован, то \ (\ mathsf {TB} [S] \) + (6) позволяет нам доказать, что все нелогические аксиомы S верны и что — если логика правильно выбрано — что все правила вывода S сохраняют истину. Однако у этой теории есть как минимум две проблемы: во-первых, она не формулирует связное семантическое понятие, поскольку мы обычно требуем, чтобы истинность составного предложения зависела от истинности его составных частей, а эта теория не имеет такого характерная черта.Короче говоря, теория не является (полностью) композиционной. Во-вторых, если S не является конечно аксиоматизируемым, он не может доказать, что все нелогические аксиомы S верны. Фактически, как показывает следующая лемма, этого не может быть, даже если мы добавим к S полностью композиционную теорию истины:

Лемма 1

Пусть S сформулировать в \ (\ mathcal L_ \ mathsf {T} \) и предположим, что он удовлетворяет полной индукции для \ ({{\ mathcal {L}}} _ S \) — это значит, что предикат истинности не допускается в индукцию.Эта теория расширилась предложениями

$$ \ begin {align} & \ mathsf {Cterm} _ {{{\ mathcal {L}}} _ S} (x_1) \ wedge \ cdots \ wedge \ mathsf {Cterm} _ {{{\ mathcal {L }}} _ S} (x_n) \ rightarrow \ big (\ mathsf {T} \ ulcorner R (\ dot {x} _1, \ ldots, \ dot {x} _n) \ urcorner \ leftrightarrow R (x_1, \ ldots, x_n) \ big) \ end {align} $$

(7)

$$ \ begin {align} & \ mathsf {Sent} _ {{\ mathcal {L}}} _ S} (x) \ rightarrow \ big (\ mathsf {T} (\ underset {\ cdot} {\ lnot } x) \ leftrightarrow \ lnot \ mathsf {T} x \ big) \ end {align} $$

(8)

$$ \ begin {align} & \ mathsf {Sent} _ {{{\ mathcal {L}}} _ S} (x \ underset {\ cdot} {\ rightarrow} y) \ rightarrow \ big (\ mathsf {T } (x \ underset {\ cdot} {\ rightarrow} y) \ leftrightarrow (\ mathsf {T} x \ rightarrow \ mathsf {T} y) \ big) \ end {align} $$

(9)

$$ \ begin {align} & \ mathsf {Sent} _ {{{\ mathcal {L}}} _ S} (\ underset {\ cdot} {\ forall} vx) \ rightarrow \ big (\ mathsf {T} (\ underset {\ cdot} {\ forall} vx) \ leftrightarrow \ forall y \, \ mathsf {T} x (\ dot {y} / v) \ big) \ end {align} $$

(10)

не может доказать, что все аксиомы S верны.

В (7) R пробегает символы отношения \ ({{\ mathcal {L}}} _ S \).

Проба

Предположим, что S \ (+ \) (7–10) доказывает

$$ \ begin {align} \ forall x \, (\ mathsf {Ax} _ {S} (x) \ rightarrow \ mathsf {T } x), \ end {align} $$

(11)

Затем мы можем показать, что формула

$$ \ begin {align} \ mathcal K (x): \ leftrightarrow (\ forall y \ le x) \, (\ mathsf {Prv} _ {S} (y) \ rightarrow \ mathsf {T} \ mathsf {end} (y)) \ end {align} $$

(12)

в нем прогрессивный.b \) — функция, выводящая последний элемент из S -доказательства. Следовательно, по-прежнему с помощью результата Соловея о подключаемых частях (см. Предложение 2), мы находим начальный сегмент S -чисел, удовлетворяющий свойству, выраженному как \ (\ mathcal K (x) \), в котором все логические аксиомы S верны, а затем доказать непротиворечивость S относительно этого начального сегмента. ^{Footnote 18} Усилением второй теоремы Гёделя о неполноте, полученным Пудлаком (1985, Cor.3.5), поэтому этого достаточно, чтобы показать, что S не может интерпретировать S \ (+ \) (7–10). Однако известно, что S \ (+ \) (7–10) можно интерпретировать в S (см. Enayat and Visser 2015, §16.5). □

Полные составные предложения (7–10), без сомнения, являются желательными характеристиками для понятия истины. Более того, это понятие истины является естественным компонентом принятия S посредством утверждений о разумности, а утверждения о разумности, в свою очередь, являются неотъемлемой частью многих утверждений о неявных обязательствах.Однако, как мы видели, существуют также ограничения, на которые можно полагать утверждения о разумности, в зависимости от основополагающей позиции. Мы уже рассмотрели примеры таких ограничений: например, связанные с принципами отражения \ (\ mathsf {RFN (EA)} \) или \ (\ mathsf {RFN (PA)} \) — и, тем более, их глобальные версии — для таких позиций, как финитизм или первопорядок а ля Isaacson. Тем не менее, как мы вскоре отметим, таких ограничений для композиционных предложений истинности не существует.Что еще более удивительно, так это то, что мы можем допускать явные утверждения о разумности относительно нелогических аксиом произвольной теории S , не вторгаясь в сферу недоказуемости в S . Это можно установить в целом.

В качестве третьего и последнего шага построения семантического ядра мы рассматриваем теорию \ (\ mathsf {CT} [S] \), полученную расширением языка теории S с помощью предиката истинности , а не допускается в примеры нелогических схем аксиом и расширения S с помощью принципов (7–11).

Хальбах (2011) пытается доказать консервативность \ (\ mathsf {CT} [S] \ setminus \) (11) с помощью аргумента исключения разреза. Его аргумент основан на переформулировке \ (\ mathsf {CT} [S] \) в (конечном) двустороннем исчислении секвенций с сокращением путем переписывания (7–10) в качестве правил вывода, например

, а затем переходит к попытке устранить сокращения в формулах вида \ (\ mathsf {T} s \) из выводов в этой теории. Leigh (2015) показывает, что эта стратегия может удалять разрезы только доказуемо фиксированной сложности (см.Ли 2015, §3.7). Затем он показывает, как исправить стратегию Хальбаха, найдя подходящие оценки сложности \ (\ mathsf {c} (\ cdot) \) формул, отсекающих истину в \ (\ mathsf {CT} [S] \) — выводах— для S интерпретирующий EA — так что \ (\ mathsf {CT} [S] \) может быть встроен в систему в результате замены полного правила сокращения для формул вида \ (\ mathsf {T} s \) на более слабый набор правил

для каждого n и соответственно ограниченная версия (11). Важно отметить, что в этой системе используется стандартная версия исключения сокращений для сокращений приписываний правды.Выведение не содержащих истинности секвенций вида \ (\ Gamma \ Rightarrow \ Delta \) затем систематизируется с помощью понятия аппроксимации секвенции, впервые рассмотренного Kotlarski et al. (1981), что позволяет контролировать такие доказательства в \ (\ mathsf {CT} [S] \) и преобразовывать их в доказательства той же секвенции, где используются только применения модифицированных правил. Наконец, стандартным образом устраняются сокращения в формулах вида \ (\ mathsf {T} s \). Эта стратегия дает следующее:

Предложение 4

(Leigh 2015, Thm.2) Для \ (S \ supseteq \ mathsf {EA} \), \ (\ mathsf {CT} [S] \) является консервативным расширением S .

Предложение 4 говорит нам, что семантические принципы теории \ (\ mathsf {CT} [S] \) могут быть безопасно включены в семантическое ядро ​​неявного обязательства S . Наш главный тезис сейчас обретает форму: принимая арифметическую теорию S , мы всегда неявно привержены теории \ (\ mathsf {CT} [S] \), которая составляет фиксированный, неизменный компонент нашего обязательство.Крайне важно, исчерпывает ли \ (\ mathsf {CT} [S] \) наши обязательства или нет, зависит от конкретной фундаментальной точки зрения, которая в первую очередь привела нас к принятию данной теории S . ^{Footnote 19}

Это завершает представление семантического ядра для неявной приверженности: оно сводится к расширению S композиционными аксиомами истинности и утверждением, что все (нелогические) аксиомы S истинны. По нашему мнению, это необходимое условие для неявной приверженности, но, возможно, недостаточное. : это будет зависеть от основополагающей точки зрения, которую принимают при обосновании конкретной формальной системы S .

Прежде чем привести конкретные примеры того, как наше прочтение (ICT) в свете семантического ядра применимо к рассмотренным выше позициям, мы предвидим два возможных возражения против структуры семантического ядра. ^{Footnote 20} Семантическое ядро ​​можно обвинить в том, что оно является слишком искусственным, учитывая (1) отсутствие естественных принципов правильности, таких как \ (\ mathsf {Con} (S) \), и (2) отсутствие закрытия при первом -Порядок рассуждений. Мы рассматриваем два возражения по отдельности.

На первое возражение естественным ответом будет то, что мы не ставим задачу, которую мы возлагаем на семантическое ядро, — решать, какое расширение разумности базовой теории S является естественным или нет.Вопрос, к которому мы обращаемся, заключается в том, действительно ли тот, кто считает базовую теорию S эпистемически стабильной в смысле разд. 1 может последовательно принимать (ICT): с помощью семантического ядра мы стремимся предоставить основу для утвердительного ответа на этот вопрос. Другими словами, мы не утверждаем, что, скажем, \ (\ mathsf {Con} (S) \) не является естественным принципом для подтверждения после того, как кто-то одобрил S , но мы разделяем с Дином мнение, что , если оправдание \ (\ mathsf {Con} (S) \) эквивалентно принципам, несовместимым с предполагаемой эпистемической стабильностью S , как мы видели в случае финитизма и первопорядка, тогда такое оправдание не может подразумеваться в простом принятии S , но должно исходить из более общих соображений.Например, как мы вскоре увидим, хотя Исааксон считает \ (\ mathsf {Con} (\ mathsf {PA}) \) принципом бесконечного характера, это не означает, что его принятие должно быть отклонено: этот принцип просто следует из принятия подходящей части бесконечной математики, хотя это не подразумевается в принятии PA, которая — согласно первопорядку — ограничивает границы конечной математики. Все это совместимо со структурой, предоставляемой семантическим ядром.

Чтобы ответить на второе возражение, можно использовать аналогичную цепочку рассуждений: закрытие истины с помощью логических рассуждений не является принципом, который мы считаем неправильным или нежелательным. Однако, при условии эпистемической устойчивости теории S , принцип отражения для логики влечет за собой принципы, несовместимые с этим эпистемическим статусом, такие как \ (\ mathsf {Con} (S) \). Тем не менее, мы показали, что есть более слабых форм разумности, таких как истинность всех аксиом S , которые, с одной стороны, недоступны в S , но с другой — дедуктивно невиновны по отношению к S. : это делает, мы будем утверждать, что эти более слабые утверждения о разумности соответствуют требованиям тезиса о неявной приверженности (ICT), не становясь жертвой возражений Дина.Еще раз, дело в том, что кто-то может быть неявно привязан к семантическому ядру, даже если он считает, что, принимая S , он неявно обязывает принять принципы, недоказуемые в S : в свою очередь, это не исключить, что у нее также могло быть независимое обоснование этих недоказуемых утверждений, таких как \ (\ mathsf {Con} (S) \) или принцип отражения для логики.

RDF — стандарты семантической сети

Обзор

RDF — это стандартная модель для обмена данными в Интернете.RDF имеет функции, которые облегчают объединение данных, даже если базовые схемы различаются, и, в частности, поддерживает эволюцию схем с течением времени, не требуя изменения всех потребителей данных.

RDF расширяет структуру ссылок в Интернете, чтобы использовать URI для обозначения взаимосвязи между вещами, а также между двумя концами ссылки (обычно это называют «тройкой»). Используя эту простую модель, она позволяет смешивать, отображать и совместно использовать структурированные и полуструктурированные данные в разных приложениях.

Эта связующая структура образует ориентированный помеченный граф, где ребра представляют именованную связь между двумя ресурсами, представленными узлами графа. Это графическое представление является самой простой из возможных ментальных моделей для RDF и часто используется в простых для понимания визуальных объяснениях.

Рекомендуемая литература

Спецификация RDF 1.1 состоит из набора рекомендаций W3C и заметок рабочей группы, опубликованных в 2014 году. Этот набор также включает RDF Primer.См. Также работы Тима Бернерса-Ли по вопросам веб-дизайна, включая архитектуру метаданных. Другие технологии, такие как OWL или SKOS, основаны на RDF и предоставляют язык для определения структурированных веб-онтологий, которые обеспечивают более широкую интеграцию и взаимодействие данных между описательными сообществами.

Ряд учебников был опубликован по RDF и по Семантической паутине в целом. Пожалуйста, обратитесь к отдельной странице с перечислением некоторых из них, поддерживаемых сообществом. В этот список также включены ссылки на материалы конференций и сборники статей, которые могут представлять общий интерес.

Обсуждения возможной следующей версии RDF

W3C недавно учредил новую рабочую группу по RDF, чей устав состоит в том, чтобы вносить незначительные изменения в RDF.

(Обратите внимание, что вы также можете просматривать инструменты по категориям инструментов или по языкам программирования.)

Последнее изменение и / или добавление

Описание следующих инструментов было добавлено и / или изменено в последнее время.

Все необходимые инструменты

Это список всех инструментов, перечисленных в этой вики и отмеченных как относящиеся к RDF.

• 4-этажный (тройной).
• устаревший ARC RDF Store (тройной магазин). Непосредственное использование из PHP
• AllegroGraph RDF Store (среда разработки Rdfs Reasoner среды программирования с тройным хранилищем). Непосредственное использование из Java LISP Python Prolog C Ruby Perl
• Apache Jena (парсер логики логики среды программирования с тройным хранилищем, логический аргумент сова, логический объект, rdfs). Непосредственное использование из Java
• Dojo.data (среда программирования с тройным хранилищем).Прямое использование из Javascript
• FRED (средство извлечения графов знаний по тегам генератора rdf).
• Mobi (среда разработки среды программирования). Непосредственное использование из Java Javascript
• Mulgara Semantic Store (тройной магазин). Непосредственно можно использовать из Java
• OpenLink Virtuoso (генератор rdf-файлов с тройным хранилищем, sparql, конечная точка, owl, рассуждающий, rdfs reasoner, rdb2rdf). Непосредственное использование из C C ++ Python PHP Java Javascript ActionScript Tcl Perl Ruby Obj-C
• Oracle Spatial и Graph 19c (рассуждающий сова с тройным хранилищем).