её изучение, примеры и лингвистический анализ, анализ текста

Слово семантика пришло из древнегреческого языка: σημαντικός sēmantikos, что означает «значительная», и как термин оно было впервые использовано французским филологом и историком Мишелем Бреалем.

Семантика — это наука, которая изучает смысл слов (лексическая семантика), множество отдельных букв (в древних алфавитах), предложений — семантические фразы и тексты. Она близка к другим дисциплинам, таким как семиология, логика, психология, теория коммуникации, стилистика, философия языка, лингвистическая антропология и символическая антропология. Набор терминов, имеющих общий семантический фактор, называется семантическим полем.

…

Вконтакте

Facebook

Twitter

Google+

Мой мир

Что такое семантика

Эта наука изучает лингвистический и философский смысл языка, языков программирования, формальных логик, семиотики и проводит анализ текста. Она связана отношением:

• с означающими словами;
• словами;
• фразами;
• знаками;
• символами и тем, что они означают, их обозначением.

Проблема понимания была предметом многих запросов в течение длительного периода времени, но этим вопросом занимались большей частью психологи, а не лингвисты. Но только в лингвистике изучается интерпретация знаков или символов, используемых в сообществах при определённых обстоятельствах и контекстах. В этом представлении звуки, мимика, язык тела и проксемика имеют семантический (значимый) контент, и каждый из них включает несколько отделений. На письменном языке такие вещи, как структура абзаца и пунктуация, содержат семантический контент.

Формальный анализ семантики пересекается со многими другими областями исследования, включая:

• лексикологию;
• синтаксис;
• прагматику;
• этимологию и другие.

Само собой разумеется, определение семантики также является чётко определённой областью в своём праве, часто с синтетическими свойствами. В философии языка, семантика и ссылка тесно связаны. Дальнейшие смежные области включают филологию, связь и семиотику.

Семантика контрастирует с синтаксисом, изучением комбинаторики единиц языка (без ссылки на их смысл) и прагматикой, изучением отношений между символами языка, их значением и пользователями языка. Область исследования в этом случае также имеет существенные связи с различными репрезентативными теориями смысла, включая истинные теории смысла, теории связности смысла и теории соответствий смысла. Каждый из них связан с общим философским исследованием реальности и представлением смысла.

Интересно знать: Что такое онтология?

Лингвистика

В лингвистике семантика — это подполе, посвящённое изучению смысла, присущее уровням слов, фраз, предложений и более широким единицам дискурса (анализ текста или повествования). Изучение семантики также тесно связано с субъектами представления, ссылки и обозначения. Основное исследование здесь ориентировано на изучение значения знаков и изучение отношений между различными лингвистическими единицами и соединениями такими как:

• омонимия;
• синонимия;
• антонимия
• метонимия;
• паронимы.

Ключевой проблемой является то каким образом придать больше смысла крупным фрагментам текста в результате композиции из меньших единиц смысла.

Монтагская грамматика

В конце 1960 годов Ричард Монтегю (семантика википедия) предложил систему определения семантических записей в терминах лямбда-исчисления. Монтегю показал, что смысл текста в целом может быть разложен на значения его частей и в относительно небольших правилах сочетания. Понятие таких смысловых атомов или примитивов является основополагающим для языка мыслительной гипотезы 1970 годов.

Несмотря на свою элегантность, грамматика Монтегю была ограничена зависящей от контекста изменчивостью в смысле слова и привела к нескольким попыткам включения контекста.

По Монтегю язык — это — не набор ярлыков, привязанных к вещам, а набор инструментов, важность элементов которых заключается в том, как они функционируют, а не в их привязанности к вещам.

Конкретным примером этого явления является семантическая неопределённость, значения не являются полными без некоторых элементов контекста. Ни одно слово не имеет значения, которое может быть идентифицировано независимо от того, что ещё находится в его окрестностях.

Формальная семантика

Происходит из работы Монтегю. Высоко-формализованная теория семантики естественного языка, в которой выражениям присваиваются обозначения (значения), такие как индивиды, значения истинности или функции от одного из них к другому. Истина предложения и, что более интересно, его логическое отношение к другим предложениям, затем оценивается относительно текста.

Истинно-условная семантика

Ещё одна формализованная теория, созданная философом Дональдом Дэвидсоном. Целью этой теории является связывание каждого предложения естественного языка с описанием условий, при которых оно истинно, например: «снег белый» является истинным тогда и только тогда, когда снег белый. Задача состоит в том, чтобы прийти к истинным условиям для любых предложений из фиксированных значений, назначенных отдельным словам, и фиксированных правил их объединения.

На практике условно-условная семантика аналогична абстрактной модели; концептуально, однако, они отличаются тем, что истинно-условная семантика стремится связать язык с утверждениями о реальном мире (в форме метаязычных высказываний), а не с абстрактными моделями.

Концептуальная семантика

Эта теория — попытка объяснить свойства структуры аргумента. Предположение, лежащее в основе этой теории, состоит в том, что синтаксические свойства фраз отражают значения слов, которые их возглавляют.

Лексическая семантика

Лингвистическая теория, которая исследует смысл слова. Эта теория понимает, что смысл слова полностью отражается на его контексте. Здесь смысл слова состоит в его контекстуальных отношениях. То есть любая часть предложения, которая имеет смысл и сочетается со значениями других составляющих, обозначается как семантическая составляющая.

Вычислительная семантика

Вычислительная семантика ориентирована на обработку лингвистического значения. Для этого описаны конкретные алгоритмы и архитектура. В этих рамках алгоритмы и архитектуры также анализируются, с точки зрения разрешимости, сложности времени / пространства, требуемых структур данных и протоколов связи.

Искусственная семантика

Искусственная семантика – это группа поисковых ключевых слов и фраз для создания контента, то есть создание семантического ядра, которое может привлечь внимание к контенту или поднять посещаемость веб-ресурса и т. д. В основном искусственная семантика или семантика текста используется для создания контента, рекламы.

Семантика онлайн

В информатике термин семантика относится к смыслу языковых конструкций, в отличие от их формы (синтаксиса). Она предоставляет правила для интерпретации синтаксиса, который не даёт значения напрямую, но сдерживает возможные интерпретации того, что объявлено. В технологии онтологии этот термин относится к смыслу понятий, свойств и отношений, которые формально представляют объекты, события и сцены реального мира в логическом подходе, такие как логика описания обычно реализуемая в интернете.

Значение концепций логики описания и ролей определяется их теоретико-модельной семантикой, основанной на интерпретациях. Понятия, свойства и отношения, определённые в онтологиях, могут быть развёрнуты непосредственно в разметке веб-сайта, в базах данных графов в виде триггеров. Семантика языков программирования и других языков является важной проблемой и областью изучения информатики. Разработаны различные способы описания языков программирования формально, основываясь на математической логике.

Семантические модели

Семантика онлайн относится к расширению Всемирной паутины посредством внедрения добавленных метаданных с использованием методов моделирования семантических данных. В семантической сети такие термины, как семантическая сеть и модель семантических данных, используются для описания конкретных типов модели данных, характеризующихся использованием ориентированных графов, в которых вершины обозначают понятия или сущности мира и их свойства, а дуги обозначают отношения между ними.

В сети, анализ слова, структуры ссылок и декомпозиции сети немногочисленны и включают часть, вид и подобные ссылки. В автоматизированных онтологиях ссылки вычисляются векторами без явного значения. Разрабатываются различные автоматизированные технологии для вычисления значения слов: латентные семантические индексирование и векторные машины поддержки, а также обработка естественного языка, нейронные сети и методы исчисления предикатов.

Психология

В психологии семантическая память — это память для смысла — другими словами, аспект памяти, который сохраняет только суть, общее значение запоминаемого опыта, в то время как эпизодическая память — это память для эфемерных деталей — отдельные особенности или уникальных особенностей опыта. Термин «эпизодическая память» был введён Тулвигом и Шактером в контексте «декларативной памяти», которая включала в себя простое объединение фактической или объективной информации об объекте.

Воспоминания могут быть переданы поколением или изолированы в одном поколении из-за культурного разрушения. У разных поколений могут быть разные переживания в подобных точках в их собственных временных линиях. Это может создать вертикально разнородную семантическую сеть для определённых слов в однородной культуре.

Семантический анализ текста: понятие, примеры :: SYL.ru

Сколько стоит слово? Это достаточно сложный вопрос философской и этической категории исследования. Принято считать, что цена слова напрямую зависит от смысла, который оно в себе несет. В современном русском языке существует такое понятие, как семантика – наука, изучающая смысл слов.

Истоки

Слово семантика имеет древнегреческое происхождение, в дословном переводе означает «значительный». Впервые этот термин использовал французский филолог Мишель Бреаль. Под этим понятием принято подразумевать науку, что изучает суть текста, смысл слов и предложений, а также отдельные буквы древних алфавитов. Семантика близка с такими дисциплинами, как логика, психология, семиология, теория коммуникаций, лингвистическая антропология и философия языка. Проще говоря, эта наука пытается понять лингвистический и философский смысл языка, проводя семантический анализ текста.

Конечно, намного проще понять психологические приемы исследования личности, чем правила изучения текста, но специалисты в этой области знаний однозначно утверждают, что структура абзаца и пунктуация могут о многом рассказать.

Семантический анализ текста пересекается с множеством других областей исследований. Например, с лексикологией, прагматикой, синтаксисом, этимологией и другими. Соответственно, в каждой из этих областей понятие семантики по-разному воспринимается и носит различные функции.

Лингвистика

Семантический анализ текста в лингвистике пытается придать смысл большим текстовым фрагментам в результате анализа композиций из меньших смысловых единиц. В лингвистике семантика изучает смысловую нагрузку слов, фраз и предложений на различных уровнях. Также исследует субъекты представления, обозначения и ссылки. Но основная задача семантики состоит в изучении знаков и взаимосвязей между лингвистическими единицами и соединениями омонимов, синонимов, антонимов, метонимии, паронимов.

Лямбда-исчисления

Пытаясь понять суть текста в контексте научно-экспериментальных исследований, в конце 1960-х годов Ричард Монтегю предложил своеобразную систему семантических записей в лямбда-исчислениях. Ученый настаивал на том, что смысл текста можно поделить на значения его частей и в некоторых случаях на сочетания определенных фрагментов. Такие смысловые атомы получили название «примитивов», они стали основополагающими характеристиками языка в рамках мыслительной гипотезы 70-х годов прошлого века.

Несмотря на элегантность этого алгоритма семантического анализа текста, грамматика Монтегю оказалась ограниченной и зависела от контекста. Ученый всегда говорил, что язык – это набор инструментов, важность которых заключается в их функционировании, а не в том, как и к каким вещам они привязаны. Если вырывать из цельного текста случайные фрагменты, то исследователь будет иметь проблемы с семантической неопределенностью, ведь некоторые значения не могут считаться полными без конкретных элементов текста. Проще говоря, проводя семантический анализ текста, нельзя рассматривать слова отдельно от того, что окружает их в статье.

Формальная и истинно-условная семантика

Этот метод семантического анализа текста берет свои истоки из работ Монтегю. В нем выражениям присваиваются значения, которые могут быть истинными или функциональными. Исследователи, которые проводят семантический анализ художественного текста при помощи формального метода, исследуют истину предложения и его логическое отношение к другим предложениям и тексту в целом.

Американским философом Дональдом Дэвидсоном был создан еще один способ исследования текста – истинно-условная семантика. Основная цель этой теории – связывать предложения с условиями, при которых они будут являться истинными. Приверженцы этой теории стараются связать предложения с истинными утверждениями о реальном мире, а не проводить анализ, опираясь на абстрактные модели.

Концептуальная и лексическая семантика

Согласно концептуальной теории, синтаксические свойства предложений отражают значения слов, что их возглавляют. Проще говоря, эта методика пытается изучить свойства структуры отдельного аргумента.

В современном русском языке чаще всего встречаются теории лексической семантики. Они основаны на исследовании смысла слов. Согласно лингвистической теории, смысл слова полностью отражен в контексте. Любая часть предложения, что несет в себе смысл и может сочетаться со значениями других слов и словосочетаний, считается семантической составляющей.

Психология

Понятие «семантика» нашло свое применение и в психологической науке. Здесь этим термином принято называть некий аспект памяти, что сохраняет исключительно суть запоминаемого опыта. В отличие от семантической памяти эпизодическая сосредотачивает свое внимание на эфемерных деталях – отдельных или уникальных особенностях. Понятие эпизодической памяти было введено в контексте «декларативной памяти», что включала в себя обычное объединение фактической и объективной информации о конкретном объекте или событии. Эти воспоминания могут передаваться другим поколениям, а могут быть изолированными в пределах одной эпохи из-за культурного разрушения. Разные поколения по-разному переживают одни и те же ситуации в собственных временных линиях. Соответственно, это создает разную семантическую сеть определенных слов в одной и той же культуре.

Режим онлайн

В современном мире понятие семантики имеет еще одну сферу распространения – это Интернет. Каждый веб-мастер и копирайтер знает, что такое семантический анализ текста. Это группа поисковых ключевых слов или фраз для создания контента. Эту семантику еще называют искусственной. Причина этому достаточно проста: в лингвистике принято исследовать готовые тексты на предмет наличия семантических единиц, а в Интернете текст создается только тогда, когда есть заранее подготовленный набор семантических составляющих.

Создают семантическое ядро (набор поисковых фраз по теме), чтобы привлечь внимание к сайту и поднять его позиции в поисковой выдаче. В основном искусственную семантику используют, чтобы создавать рекламные объявления или коммерчески ориентированный контент.

Инструмент копирайтера

На протяжении нескольких столетий семантика занимала умы больше психологов, чем лингвистов, и развивалась отдельно от других разделов языковедения. Изначально ее рассматривали с точки зрения связи развития личности и уровня словесной реализации. Ученые все еще пытаются понять, каким образом человек использует свой словарный запас для описания внутреннего и внешнего мира, событий, незнакомых понятий.

Семантическая модель имеет следующую структуру:

1. Слово.
2. Его определение.
3. Пример сочетания заданного слова с другими.
4. Составление фраз и предложений с этим словом.

Таким образом, может возникнуть закономерный вопрос: «Зачем нужно разбираться в такой сложной категории знаний копирайтеру?» Все просто, если работник словесного труда не понимает, что такое семантика, он априори не сможет использовать структурно-семантический анализ текста в работе. А это очень эффективный инструмент, отказываться от которого как минимум нелепо.

Семантический анализ

В работе копирайтера семантический анализ текста имеет свою, не похожую на другие методики, структуру. Под этим понятием подразумевается количественная оценка ключевых фраз и статистических показателей, к которым относят подсчет количества:

• знаков;
• знаков без пробелов;
• уникальных и значимых слов;
• стоп-слов;
• воды;
• грамматических ошибок;
• классической и академической тошноты.

Немного теории

Что же могут означать эти показатели? Ну с количеством знаков все понятно – это общая численность символов с учетом или без пробелов и знаков препинания. Уникальными словами называются те, что не повторяются в тексте дважды. Значимые слова – это существительные, ведь именно они в большей степени определяют смысл текста.

Стоп-слова – это связующие частицы, что не имеют собственного смысла (частицы, предлоги и т.д.). В последнее время к этой категории стали относить широко распространенные слова из Интернета. Вода представляет собой процентное соотношение, которое получится если поделить количество значимых слов на их общее число в тексте. Конечно, совершенно неуместно проводить параллель между качеством текста и количеством воды. Если статья легко воспринимается и несет полезную информацию при 60% «водности», пусть будет так. Писать совершенно без «воды» не получится, но если ее уровень превышает 75%, его нужно обязательно подкорректировать.

Что касается «классической тошноты», то этот термин используют исключительно при семантическом анализе текста. В программах, что проводят автоматические вычисления всех нужных характеристик, классическая тошнота представляется как количество повторений одного и того же слова в статье. Эту процедуру можно провести и «вручную», нужно только вычислить из количества повторяющихся слов квадратный корень. Если показатель классической тошноты выше 7, его нужно снизить, в противном случае это может сказаться на скорости продвижения ресурса.

Об академической тошноте можно сказать, что ее искусственно повышают при помощи плотного ввода ключей. Этот показатель тем выше, чем большее количество слов повторяется.

Зачем нужен семантический анализ?

Семантика — это не такой уж и бесполезный предмет, каким может показаться. Благодаря ей можно определить особые комбинации слов, что будут формировать основную нить повествования. Умея грамотно и гармонично сочетать слова, можно создать интересную статью, которая наверняка заставит читателя действовать.

К тому же поисковые системы используют основы семантики, чтобы отвечать на запросы пользователей. Благодаря семантическому анализу поисковые роботы могут моментально определить смысл статьи и поставить ее на соответствующую позицию в поисковой выдаче.

Полезные рекомендации

Чтобы писать эффективные СЕО-тексты, необходимо «лить» меньше «воды». Конечно, можно увеличить объем текста за счет бессмысленного словесного наполнения, но такое можно делать редко и не по всему тексту. Вводить меньше стоп-слов, так как большое количество связующих частиц мешает продвижению и ухудшает восприятие. Но главное — нужно писать просто. Даже самая специфическая и «занудная» тема может стать интересной, полезной и поучительной. Главное, не загромождать текст ключами и повторами слов.

Автоматическая помощь

Чтобы умело следовать выше представленными рекомендациям, каждый копирайтер может воспользоваться специальными программами, которые проводят структурно-семантический анализ текста совершенно бесплатно. Кто еще не знает, существуют программы, проверяющие статьи на уникальность, конечно, не все, но некоторые из них обладают определенными характеристиками структурно-семантического анализа.

Одна из таких программ — антиплагиат. Она покажет количество символов, процент воды, количество стоп-слов и ошибок. Проще говоря, для любого примера семантический анализ текста будет произведен почти в полном объеме, вне зависимости от пожеланий пользователя.

Эти программы работают по стандартному алгоритму вычислений. Конечно, результаты анализа будут несколько отличаться на разных сайтах, но эти погрешности не являются критическими.

Сегодня семантический анализ нашел себе применение в различных категориях исследований. Он активно используется в информатике, информационных технологиях, развитии техники и других областях, хотя изначально был объектом размышления только в психологии и лингвистике. Возможно, причиной всему технический прогресс, который развивается так быстро, что появившиеся пробелы знаний приходится закрывать достижениями прошлого. А может, из-за своей простоты — целое состоит из фрагментов, которые нужно исследовать исключительно в рамках этого целого.

Что такое семантика в русском языке ℹ️ определение, примеры, семантические свойства и признаки

Цели и этапы

Наука изучает смысл языка, формальной логики, программирования. Она используется для анализа текста и связана отношением с фразами, знаками, языковыми символами. Лингвистика интерпретирует знаки, которые используются в сообществах при разных обстоятельствах и контекстах. В таком случае мимика, звуки, язык тела имеют значимый контент.

Семантическое исследование позволяет определить структуру абзаца, пунктуацию. Формальная аналитика пересекается с синтаксисом, лексикологией. В философии языка значение термина определено семантическими свойствами (принадлежность слов к одной группе). Мишель Бреалем установил чёткую связь между термином, смежными областями филологии.

Чтобы раскрыть значение единиц речи, используется понятие семантизация. Процесс формирования науки прошёл через следующие этапы:

• Эволюционный либо психологический. Использование синонима «семасиология» (раздел языкознания, который описывает значения слов). Этот вариант обозначения отрасли лингвистики ввёл Карл Рейзиг. Учёный смог собрать информацию и рассказать о своих домыслах студентам на лекциях латинского языка.
• Относительно исторический. Учёные выделили семасиологию в отдельный раздел. В систему историки ввели следующие понятия: методы оппозиции, смысловой анализ, сравнения, семантические признаки. Предложения и фразы рассматривались в контексте с учётом прагматики, культуры.

Историки поставили перед собой следующие цели: описание языковых средств, их значение в тексте, условия употребления, список проверочных слов, разбор отдельных элементов с целью исследования процесса формирования выражений высшего уровня. Цели достигаются с помощью нескольких методов:

• семантический анализ;
• проверка полученного результата;
• описание компонентов речи;
• сравнение либо сопоставление слов.

Направления семантики

Объект исследования варьируется, но изучение акцентируется только на конкретном аспекте языка. С учётом этого факта учёные выделяют несколько разделов семантики. Когнитивный — изучает связь между менталитетом и элементами речи. Исследователи этой области выясняют значения термина «смысл» для следующих рядов:

• слова;
• фразы;
• предложения.

Формальный раздел описывает язык, используя математические формулы. Порождающий может ещё называться генеративным, считается непопулярным направлением. Его цель заключается в построении языковой модели на основе двух схем: от текста к значению и наоборот. Все виды объединены в термин «лингвистическая семантика» (ЛС).

Актуальное направление — искусственная семантика (ИС), применяемая для продвижения онлайн-ресурсов. Для формирования семантического ядра разработаны компьютерные программы. Они изучают тексты, формулируя запросы для поисковиков. Главная задача последних сервисов — максимально точно спрогнозировать структуру ключевиков в соответствии с темой, используя базовую информацию (услуга, город, продукт).

Различие ИС от других разделов науки — возможность применения контекстной рекламы. Методика эффективна в нескольких направлениях:

• составление ключевых слов;
• работа с ограниченным трафиком.

Для ИС характерны следующие плюсы: экономия денежных средств, продвижение и закрепление сайта в ТОПе на продолжительный период. В некоторых случаях статистической информации недостаточно, чтобы понять алгоритм работы поисковиков. Если нет возможности спрогнозировать реакцию пользователей на запросы, применяется теория вероятности.

Принцип смысла

Термин используется в лингвистике в качестве подполя, которое посвящено изучению смысла. Семантика присуща речевым единицам. Простыми словами, примеры семантики — это синонимы, омонимы, паронимы. В 1960 году Ричард Монтеню разработал систему вычисления семантических записей, представленную в виде терминов лямбда-исчисления. Учёный показал, что смысл предложений можно разложить на значения его элементов и в маленьких правилах сочетания. Грамматика ограничена изменчивостью, которая зависит от контекста.

По Монтеню, словарь не является набором ярлыков, привязанных к разным вещам, а набором функционирующих инструментов. Яркий пример явления считается семантическая неопределённость. Монтеню описал в своих работах формальную теорию семантики: естественный язык.

Позже была создана истинно-условная теория, целью которой является обеспечение связки предложений с описанием условий, при которых они считаются истинными. Выражение «белый снег» истинно, когда он действительно белый. Задача заключается в нахождении истины.

В реальности такая семантика аналогична абстрактной. Они отличаются между собой тем, что истинно-условная модель пытается связать язык и утверждения с реальностью, а не с абстрактностью.

Концептуальная модель связана с попыткой объяснить свойства аргумента. Вычислительная концепция направлена на обработку значений лингвистики с помощью специальных алгоритмов. Данные анализируются во времени, пространстве. Под искусственной теорией подразумевается группа ключевиков, предназначенных для создания контента либо семантического ядра с целью повышения посещаемости веб-ресурса. Модель применяется и для проведения рекламной кампании.

Информатика и текст

В информатике используется понятие относительно смысла языков программирования. Семантика заключается в соблюдении правил интерпретации синтаксиса. Она способствует сдерживанию возможных разъяснений того, что известно. В онтологии понятие формально приравнивается к событиям, объектам, сценам реальности в логическом подходе.

Значение логики ролей и описания определяется их модельно-теоретической семантикой, которая основана на интерпретациях. Свойства с отношениями определены в онтологии. Их можно развернуть в разметке веб-ресурса, в базе данных графиков в качестве триггеров. Семантика языка программирования считается важной проблемой и разделом информатики. Существует множество методов описания языков программирования формально, но на основе математической логики.

Отдельно рассматривается анализ текста. В таком случае семантика рассматривает предложения как совокупность известных элементов, тесно связанных между собой. Задача исследования заключается в выявлении связи, сборе и предоставлении статической информации о тексте. Для исследования применяются следующие инструменты:

• подсчёт количества символов без/с пробелами, слов, предложений;
• выявления частотности слов в процентах;
• нахождение ошибок в орфографии, пунктуации, лексике;
• составление списка слов, формирующего основу текста;
• количество повторов.

Последний коэффициент рассчитывается, чтобы ускорить продвижение сайта в глобальной сети. Чем выше академическая тошнота, тем больше в содержании текста повторяется конкретное слово. Для проведения семантического исследования можно воспользоваться онлайн-сервисами. Чаще они находятся на страницах ресурсов, специализирующихся в сфере копирайтинга (профессиональное написание материала для рекламы, технических текстов). С их помощью анализируется текст по всем различным показателям.

Латентно-семантический анализ / Habr

Как находить тексты похожие по смыслу? Какие есть алгоритмы для поиска текстов одной тематики? – Вопросы регулярно возникающие на различных программистских форумах. Сегодня я расскажу об одном из подходов, которым активно пользуются поисковые гиганты и который звучит чем-то вроде мантры для SEO aka поисковых оптимизаторов. Этот подход называет латентно-семантический анализ (LSA), он же латентно-семантическое индексирование (LSI)

Предположим, перед вами стоит задача написать алгоритм, который сможет отличать новости о звездах эстрады от новостей по экономике. Первое, что приходит в голову, это выбрать слова которые встречаются исключительно в статьях каждого вида и использовать их для классификации. Очевидная проблема такого подхода: как перечислить все возможные слова и что делать в случае когда в статье есть слова из нескольких классов. Дополнительную сложность представляют омонимы. Т.е. слова имеющие множество значений. Например, слово «банки» в одном контексте может означать стеклянные сосуды а в другом контексте это могут быть финансовые институты.

Латентно-семантический анализ отображает документы и отдельные слова в так называемое «семантическое пространство», в котором и производятся все дальнейшие сравнения. При этом делаются следующие предположения:

1) Документы это просто набор слов. Порядок слов в документах игнорируется. Важно только то, сколько раз то или иное слово встречается в документе.
2) Семантическое значение документа определяется набором слов, которые как правило идут вместе. Например, в биржевых сводках, часто встречаются слова: «фонд», «акция», «доллар»
3) Каждое слово имеет единственное значение. Это, безусловно, сильное упрощение, но именно оно делает проблему разрешимой.

Пример

Для примера я выбрал несколько заголовков с различных новостей. Они выбраны не совсем случайно, дело в том, что для случайной выборки потребовался бы очень большой объем данных, что сильно затруднило бы дальнейшее изложение. Итак, было выбрано несколько заголовков.

Первым делом из этих заголовков были исключены, так называемые, стоп-символы. Это слова которые встречаются в каждом тексте и не несут в себе смысловой нагрузки, это, прежде всего, все союзы, частицы, предлоги и множество других слов. Полный список использованных стоп-символов можно посмотреть в моей предыдущей статье о стоп-симолах

Далее была произведена операция стемминга. Она не является обязательной, некоторые источники утверждают, что хорошие результаты получаются и без нее. И действительно, если набор текстов достаточно большой, то этот шаг можно опустить. Если тексты на английском языке, то этот шаг тоже можно проигнорировать, в силу того, что количество вариаций той или иной словоформы в английском языке существенно меньше чем в русском. В нашем же случае, пропускать этот шаг не стоит т.к. это приведет к существенной деградации результатов. Для стемминга я пользовался алгоритмом Портера.

Дальше были исключены слова встречающиеся в единственном экземпляре. Это тоже необязательный шаг, он не влияет на конечный результат, но сильно упрощает математические вычисления. В итоге у нас остались, так называемые, индексируемые слова, они выделены жирным шрифтом:

1. Британская полиция знает о местонахождении основателя WikiLeaks
2. В суде США начинается процесс против россиянина, рассылавшего спам
3. Церемонию вручения Нобелевской премии мира бойкотируют 19 стран
4. В Великобритании арестован основатель сайта Wikileaks Джулиан Ассандж
5. Украина игнорирует церемонию вручения Нобелевской премии
6. Шведский суд отказался рассматривать апелляцию основателя Wikileaks
7. НАТО и США разработали планы обороны стран Балтии против России
8. Полиция Великобритании нашла основателя WikiLeaks, но, не арестовала
9.В Стокгольме и Осло сегодня состоится вручение Нобелевских премий

Латентно семантический анализ

На первом шаге требуется составить частотную матрицу индексируемых слов. В этой матрице строки соответствуют индексированным словам, а столбцы — документам. В каждой ячейке матрицы указано какое количество раз слово встречается в соответствующем документе.

Следующим шагом мы проводим сингулярное разложение полученной матрицы. Сингулярное разложение это математическая операция раскладывающая матрицу на три составляющих. Т.е. исходную матрицу M мы представляем в виде:

M = U*W*V^t

где U и V^t – ортогональные матрицы, а W – диагональная матрица. Причем диагональные элементы матрицы W упорядочены в порядке убывания. Диагональные элементы матрицы W называются сингулярными числами.

Прелесть сингулярного разложения состоит в том, что оно выделяет ключевые составляющие матрицы, позволяя игнорировать шумы. Согласно простым правилам произведения матриц, видно, что столбцы и строки соответствующие меньшим сингулярным значениям дают наименьший вклад в итоговое произведение. Например, мы можем отбросить последние столбцы матрицы U и последние строки матрицы V^t, оставив только первые 2. Важно, что при этом гарантируется, оптимальность полученного произведения. Разложение такого вида называют двумерным сингулярным разложением:

Давайте теперь отметим на графике точки соответствующие отдельным текстам и словам, получится такая занятная картинка:

Из данного графика видно, что статьи образуют три независимые группы, первая группа статей располагается рядом со словом «wikileaks», и действительно, если мы посмотрим названия этих статей становится понятно, что они имеют отношение к wikileaks. Другая группа статей образуется вокруг слова «премия», и действительно в них идет обсуждение нобелевской премии.

На практике, конечно, количество групп будет намного больше, пространство будет не двумерным а многомерным, но сама идея остается той же. Мы можем определять местоположения слов и статей в нашем пространстве и использовать эту информацию для, например, определения тематики статьи.

Улучшения алгоритма

Легко заметить что подавляющее число ячеек частотной матрицы индексируемых слов, созданной на первом шаге, содержат нули. Матрица сильно разрежена и это свойство может быть использовано для улучшения производительности и потребления памяти при создании более сложной реализации.

В нашем случае тексты были примерно одной и той же длины, в реальных ситуациях частотную матрицу следует нормализовать. Стандартный способ нормализации матрицы TF-IDF

Мы использовали двухмерную декомпозицию SVD-2, в реальных примерах, размерность может составлять несколько сотен и больше. Выбор размерности определяется конкретной задачей, но общее правило таково: чем меньше размерность тем меньше семантических групп вы сможете обнаружить, чем больше размерность, тем большее влияние шумов.

Замечания

Для написания статьи использовалась Java-библиотека для работы с матрицами Jama. Кроме того, функция SVD реализована в известных математических пакетах вроде Mathcad, существуют библиотеки для Python и C++.

Что такое семантический анализ текста

Семантический анализ позволяет определить самые важные ключевые слова, фразы, отображающие в полной мере основы деятельности организации, что помогает грамотно сформировать семантическое ядро и привлечь целевую аудиторию.

Что значит термин «семантика»

Чтобы лучше разобраться в том, что такое семантический анализ, сначала следует выяснить значение слова «семантика». Семантика – это дисциплина, которая изучает связь слов между собой и человеческой реальностью; определяет зависимость значения слова от контекста фразы. Семантическая модель включает слово, его определение, сочетания с другими словами, составление из него фраз и предложений.

Сложность выполнения семантического анализа

Семантический анализ – трудная математическая задача, решение которой применяется в процессе создания искусственного интеллекта, при этом усложняется необходимостью обработки естественного языка. Сложность заключается в том, что компьютер не умеет правильно объяснять образы, которые человек передает с помощью символов. Данные качественного семантического анализа могут использоваться в торговле для анализа спроса на товары по полученным отзывам, в поисковиках, системах автоматического перевода и пр.

Возьмем, к примеру, предложение «женщина вошла в кафе с черной сумкой». Здесь можно рассматривать два варианта связи – женщина с сумкой или кафе с сумкой. Человек понимает, что этот аксессуар традиционно принадлежит именно женщине, а не заведению, тогда как машина разницы не видит.

Применение семантического анализа для продвижения в поисковиках

Семантический анализ текста оценивает количество слов или фраз, которые определяют смысл текста, то есть его семантическое ядро, и статистические показатели. Правильно сформированное семантическое ядро способно быстро продвигать статью в поисковой системе. Комбинируя слова, составляя грамотно фразы, можно создать текст, который будет эффективно воздействовать на читателя, побуждая его к тем действиям, в которых заинтересованы владельцы сайта. Поисковые системы также выполняют семантический анализ, определяя смысл текста, впоследствии чего в ответ на запрос предлагают выбранные материалы.

Статистические показатели

К статистическим показателям относятся: количество символов с пробелами и без, количество слов, в том числе уникальных и значимых, стоп-слов, количество воды, грамматических ошибок, процент классической и академической тошноты, семантическое ядро. При подсчете учитывается число уникальных слов (без повторений), число значимых слов (существительных), стоп-слов (которые лишены своего смысла). Процент воды определяется путем деления числа значимых слов на общее количество. Количество воды нельзя считать показателем качества текста, но все же лучше, чтобы этот показатель не превышал 65%. Если в тексте обнаружено 75% воды и больше, стоит уменьшить число незначимых слов. Классическая тошнота определяет, сколько раз повторяется в тексте одно и то же слово. Оптимальное значение классической тошноты – 7. Повышение данного показателя приводит к торможению продвижения сайта. Коэффициент академической тошноты указывает на повторение большого количества слов в тексте. Соответственно, увеличение плотности ключевых слов приводит к его повышению.

Как провести семантический анализ

Семантический анализ текста можно быстро выполнить в Интернете – такая функция предлагается наАдвего, Txt.ru, Istio.com и др. Но необходимо учитывать следующее: хотя программы и обладают стандартным алгоритмом, результаты могут немного отличаться.

Семантический анализ — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 12 октября 2019; проверки требует 1 правка. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 12 октября 2019; проверки требует 1 правка.

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

В общем случае семантическое представление является графом, семантической сетью, отражающим бинарные отношения между двумя узлами — смысловыми единицами текста. Глубина семантического анализа может быть разной, а в реальных системах чаще всего строится только лишь синтаксико-семантическое представление текста или отдельных предложений. Так, в работе^[1] семантический анализ осуществляется одновременно с синтаксическим с помощью механизма расширенных сетей переходов. В системе АОТ^[2]поверхностному семантическому анализу предшествует этап синтаксического анализа, на основе которого строятся семантические узлы и отношения между ними. В основу проекта ЭТАП-3^[3] положена модель языка «Смысл ↔ Текст», разработанная И. А. Мельчуком, где на этапе семантического анализа определяются лексические функции на основе Толково-комбинаторного словаря^[4]. Проще говоря, это примерный план текста по темам.

• Леонтьева, Нина Николаевна,. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: Учебное пособие,. — Академия Москва, 2006,. — С. 303,.

• Леонтьева, Нина Николаевна,. К теории автоматического понимания текста. Ч. 3. Семантический компонент. Локальный семантический анализ,. — Изд. Моск. ун-та Москва, 2002,. — С. 49,.
• И. А. Мельчук, А. К. Жолковский, Ю. Д. Апресян и др. Толково-комбинаторный словарь современного русского языка: Опыты семантико-синтаксического описания русской лексики. Wien: Wiener Slavistischer Almanach, 1984.

семантика — Викисловарь

семантика I

Морфологические и синтаксические свойства

падеж	ед. ч.	мн. ч.
Им.	сема́нтика	сема́нтики
Р.	сема́нтики	сема́нтик
Д.	сема́нтике	сема́нтикам
В.	сема́нтику	сема́нтики
Тв.	сема́нтикой сема́нтикою	сема́нтиками
Пр.	сема́нтике	сема́нтиках

се-ма́н-ти-ка

Существительное, неодушевлённое, женский род, 1-е склонение (тип склонения 3a по классификации А. А. Зализняка).

Корень: -сем-; суффиксы: -ант-ик; окончание: -а ^{[Тихонов, 1996]}.

Произношение

• МФА: ед. ч. [sʲɪˈmanʲtʲɪkə], мн. ч. [sʲɪˈmanʲtʲɪkʲɪ]

Семантические свойства

Значение

1. лингв. смысл, информационное содержание языка или его отдельной единицы ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).
2. лингв. раздел языкознания, изучающий этот смысл ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).

Синонимы

1.  ?
2. частичн.: семасиология

Антонимы

1. бессмысленность, чепуха
2. —

Гиперонимы

1. смысл
2. наука

Гипонимы

1. —
2. этносемантика

Родственные слова

Этимология

Происходит от др.-греч. σημαντικός «обозначающий», восходит к σῆμα (дор. σᾶμα) «знак, отметка».Русск. семантика, возможно, заимств. через франц. sémantique. Использованы данные словаря М. Фасмера. См. Список литературы.

Фразеологизмы и устойчивые сочетания

Перевод

семантика II

сема́нтика

• МФА: [sʲɪˈmanʲtʲɪkə]

• форма родительного или винительного падежа единственного числа существительного семантик