что это и как производится

Семантический анализ

7 февраля, 2023 04:49 ппadmin

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.

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.

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.

как работает и для кого предназначен? — SEO на vc.ru

Сегодня, команда «Пиксель Тулс» подготовила для статью по семантическому поиску и о его особенностях от Дастина Коатс, продуктового и GTM менеджера в международной компании Algolia.

2468
просмотров

Применим ли семантический поиск в вашем бизнесе и маркетинговых планах, как вы можете использовать его в своих интересах?

Для простых пользовательских запросов поисковая система может найти нужный контент, используя только подбор ключевых слов. Запрос «красный тостер» показывает все продукты со словом «тостер» в названии или описании и красным цветом в атрибуте цвета. Добавьте синонимы, например, «бордовый» и вы сможете найти еще больше вариантов тостеров.

Но всё усложняется, когда вам приходится добавлять разные синонимы самостоятельно и поиск продолжит выдавать тостеры. Здесь на помощь приходит семантический поиск.

Семантический поиск пытается использовать намерения пользователя и значение слов (фраз) для поиска нужного контента. Он выходит за рамки подбора ключевых слов, используя информацию, которая может не присутствовать непосредственно в тексте (сами ключевые слова), но тесно связана с тем, что хочет найти пользователь.

Например, поиск свитера по запросу «свитер» или «джемпер» не представляет проблемы для поиска по ключевым словам, в то время как запросы «теплая одежда» или «как согреть тело зимой?» лучше поддаются семантическому поиску.

Как вы уже поняли, попытка выйти за рамки поверхностной информации, заложенной в тексте, является сложной задачей. Её пытались осуществить многие, и она включает в себя множество компонентов.

Кроме того, семантический поиск — это термин, который иногда используется для поиска, который на самом деле не оправдывает своего названия. Чтобы понять, применим ли семантический поиск к вашему бизнесу и как лучше им воспользоваться, для начала, надо изучить как он работает и какие компоненты входят в семантический поиск.

Какие элементы входят в семантический поиск?

Семантический поиск использует намерения пользователя, контекст и концептуальные значения, чтобы сопоставить запрос пользователя с соответствующим контентом. Он использует векторный поиск и машинное обучение для выдачи результатов, которые направлены на соответствие запросу пользователя, даже если нет словесных совпадений. Эти компоненты работают вместе для получения и ранжирования результатов на основе смысла, чтобы максимально удовлетворить поисковый запрос. Одним из наиболее важных его компонентов является контекст.

Контекст

Контекст, в котором происходит поиск, важен для понимания того, что пытается найти пользователь. Контекст может быть завязан на местности (американцу, ищущему «футбол» нужно что-то другое, чем британцу, ищущему то же самое) или состоять из нескольких факторов для обработки. Интеллектуальная поисковая система будет использовать контекст как на личном, так и на групповом уровне по отношению к пользователю.

Влияние на результаты выдачи на индивидуальном уровне называется персонализацией. Персонализация использует индивидуальные особенности пользователя, его предыдущие поиски и взаимодействия, чтобы выдать контент, который лучше всего подходит для текущего запроса.

Это применимо ко всем видам поиска, но семантический поиск может пойти ещё дальше.

На групповом уровне поисковая система может изменить ранжирование результатов используя информацию о том, как все поисковики взаимодействуют с результатами поиска, например, на какие результаты чаще всего нажимают или даже о сезонности, когда определённые результаты более популярны, чем другие.

Опять же, это показывает, как семантический поиск может привнести интеллект в поисковую выдачу, в данном случае, интеллект прослеживается через поведение пользователей. Семантический поиск также может использовать контекст в тексте.

Синонимы полезны во всех видах поиска и могут улучшить его по ключевым словам, расширяя соответствие запросов в начальной ключевой фразе. Но мы также знаем, что синонимы не универсальны — иногда два слова равны в одном тексте, но не равны в другом. Когда кто-то ищет «футболисты», каковы будут правильные результаты?

Ответ будет отличаться в Кенте, штат Огайо, от ответа в Кенте, Великобритания. Однако для запроса типа «футболисты Тампа Бэй» не нужно знать, где находится искатель. Добавление общего синонима, делающего американский футбол и футбол в Великобритании эквивалентными, привело бы к негативному пользовательскому опыту, когда искатель увидел бы футбольный клуб Тампа Бэй Роудиз (американский футбольный клуб) рядом с Роном Гронковски (игрок команды Нью-Ингленд Пэтриотс).

Конечно, если мы знаем, что пользователь предпочёл бы увидеть Tampa Bay Rowdies, поисковая система может принять это во внимание, но только при условии более раннего поиска информации по этому клубу. Это пример понимания запроса с помощью семантического поиска.

Намерение пользователей или интент поисковых запросов

Конечная цель любой поисковой системы — помочь пользователю успешно выполнить поставленную задачу. Это может быть чтение новостных статей, покупка одежды или поиск документа. Поисковая система должна понять, что хочет сделать пользователь или каковы его намерения.

Мы можем увидеть такой вариант при поиске на сайте-агрегаторе или в крупный онлайн магазинах. Когда пользователь набирает запрос «jordans» поиск автоматически выдает категорию «Обувь». Это предвосхищает намерение пользователя найти обувь, а не миндаль компании Jordan (который находится в категории «Еда и закуски»).

Если вы хотите более точно понять интент того или иного поискового запроса, рекомендуем воспользоваться инструментом «Комплексная оценка запроса», который покажет 5 основных категорий поисковых интентов и поможет корректного сформировать семантическое ядро в соответствии с тематикой вашего сайта.

Таким образом предугадывая интент запроса, поисковая система может выдать наиболее релевантные результаты и не отвлекать пользователя элементами, которые совпадают по тексту, но не по релевантности. Это может быть тем более актуально, если применить сортировку поверх поиска, например, по цене от самой низкой до самой высокой.

Следующим будет пример категоризации запроса. Категоризация запроса и ограничение набора результатов гарантирует, что появятся только релевантные результаты. Мы уже рассмотрели способы, с помощью которых семантический поиск становится интеллектуальным, но стоит подробнее рассмотреть ещё и чем он отличается от поиска по ключевым словам.

Хотя поисковые системы по ключевым словам также используют обработку естественного языка для улучшения соответствия между словами, с помощью таких методов, как использование синонимов, удаление стоп-слов, игнорирование множественного числа — эта обработка всё равно опирается на соответствие между словами.

С другой стороны, семантический поиск может показывать результаты, где нет подходящего текста, но любой человек понимающий тематику, может увидеть, что есть очевидные совпадения. Это связано с большой разницей между поиском по ключевым словам и семантическим поиском, которая заключается в том, как происходит сопоставление между запросом и историей поиска.

Чтобы немного упростить ситуацию, поиск по ключевым словам происходит путем сопоставления текста. Слово «мыло» всегда будет соответствовать словам «мыло» или «мыльный» из-за схожего смыслового контекста. Если быть точнее, есть достаточно совпадающих букв (или символов), чтобы дать понять системе, что пользователь, ищущий одно, может захотеть увидеть и другое.

Это же соответствие подскажет системе, что запрос «мыло» является более вероятным совпадением со словом «мылась», чем слово «стиральный порошок».

Если только поисковой системе не сообщили заранее, что мыло и стиральный порошок являются эквивалентами, в этом случае при определении сходства поисковая система будет «считать», что стиральный порошок на самом деле является мылом.

Поисковые системы на основе ключевых слов также могут использовать такие инструменты, как синонимы, альтернативы или удаление слов из запроса — все виды расширения и ослабления запроса для помощи в решении этой задачи поиска информации.

Инструменты NLP (Natural Language Processing — обработка текстов на естественном языке) и NLU (Natural Language Understanding — понимание естественного языка) такие как возможность опечаток, токенизация и нормализация, также работают на улучшение поиска. Хотя все эти инструменты помогают получить улучшенные результаты, они могут не справиться с более интеллектуальным подбором и подбором по концепциям.

Связи

Поскольку семантический поиск основан на понимании запросов, поисковая система больше не может определять релевантность на основе количества совпадающих символов в словах. Опять же, подумайте о «мыле» в сравнении с «мылась» и «стиральный порошок». Или более сложные запросы, например, «средство для стирки», «удалить пятна с одежды» или «как вывести пятна от травы с джинсов?».

Похожим примером в реальной жизни этого может быть клиент, спрашивающий сотрудника, где находится «не засоренный унитаз». Сотрудник, понимающий этот запрос только по ключевым словам, не справится с просьбой, если только магазин явно не называет свои вантузы, сливные устройства и шнеки для унитаза «устройствами для очистки унитаза». Но мы надеемся, что сотрудник достаточно опытен, чтобы установить связь между различными терминами и направить покупателя в нужный отдел.

Кратко о том, что делает семантический поиск, можно сказать так: семантический поиск с помощью векторного поиска развивает интеллект, чтобы сопоставить понятия, а не слова. Благодаря этому интеллекту семантический поиск может работать в более человекоподобной манере, как, например, поисковик при запросе «вечерний наряд» выдаёт платья и костюмы, при этом в поле зрения не попадают джинсы.

Что же такое семантический поиск?

К настоящему времени семантический поиск должен использоваться как мощный метод улучшения качества поиска. Поэтому вас не должно удивлять, что значение семантического поиска применяется всё шире и шире. Зачастую такой поиск не всегда оправдывает своё название.

И хотя официального определения семантического поиска не существует, мы можем сказать, что это поиск, который выходит за рамки традиционного поиска по ключевым словам. Для этого он использует знания реального мира, чтобы определить намерения пользователя на основе смысла запросов и контента.

Можно сделать вывод, что семантический поиск — это не просто применение NLP и добавление синонимов в индекс. Действительно, токенизация требует некоторых знаний реального мира о построении языка, а синонимы используют понимание концептуальных соответствий. Однако в большинстве случаев им не хватает искусственного интеллекта, который необходим для того, чтобы поиск поднялся до уровня семантического.

Векторный поиск

Именно это последнее обстоятельство делает семантический поиск одновременно мощным и сложным. Как правило, при использовании этого термина подразумевается, что в нём задействован определённый уровень машинного обучения. Почти так же часто речь идёт о векторном поиске. Векторный поиск работает путем кодирования деталей о предмете в векторы, а затем сравнивает векторы, чтобы определить какие из них наиболее похожи.

Опять же, даже простой пример может помочь. Возьмём две фразы: «Toyota Prius» и «стейк». А теперь давайте сравним их с «гибрид». Какие из двух первых фраз больше подходят ко второму слову? Текстуально ни одна из них не подходит, но вы наверняка скажете, что «Toyota Prius» подходит больше.

Вы можете так сказать, потому что знаете, что «Prius» — это тип гибридного автомобиля, потому что вы видели «Toyota Prius» в таком же контексте как и слово «гибрид». К примеру, «Toyota Prius — гибрид, который стоит рассмотреть» или «гибридные автомобили типа Toyota Prius». Однако вы совершенно уверены, что никогда не видели «стейк» и «гибрид» в подобном сочетании.

Построение векторов для поиска сходства

Именно так обычно работает и векторный поиск. Модель машинного обучения берёт тысячи или миллионы примеров из интернета, книг или других источников и использует эту информацию для последующего прогнозирования.

Конечно, для модели не представляется возможным перебирать сравнения одно за другим (часто ли Toyota Prius и гибрид встречаются вместе? А как насчет гибрида и стейка?), поэтому вместо этого модель кодирует закономерности, которые она замечает в различных фразах.

Это похоже на то, как вы можете посмотреть на фразу и сказать: «эта фраза положительная» или «в этой фразе есть цвет».

Только в машинном обучении языковая модель не работает так прозрачно, именно поэтому языковые модели сложно отлаживать. Эти кодировки хранятся в векторе или длинном списке числовых значений. Затем векторный поиск использует математику, чтобы вычислить, насколько похожи разные векторы.

Другой способ представить себе измерения сходства, которые проводит векторный поиск — это представить векторы в виде графика.

Это очень сложно, если вы попытаетесь представить себе вектор, построенный в сотнях измерений. Если вместо этого визуализировать вектор, изображенный в трех измерениях, принцип будет тот же.

Эти векторы при построении образуют линию и вопрос заключается в том, какие из этих линий ближе всего друг к другу? Линии для «стейка» и «говядины» будут ближе, чем линии для «стейка» и «автомобиля», поэтому они более схожи.

Этот принцип называется векторным сходством. Векторное сходство имеет множество применений. Оно может давать рекомендации на основе ранее приобретенных продуктов, находить наиболее похожие изображения, а также определять, какие товары лучше всего соответствуют семантически по сравнению с запросом пользователя.

Заключение

Семантический поиск — это мощный инструмент для поисковых приложений, который вышел на передний план с появлением мощных моделей глубокого обучения и аппаратного обеспечения для их поддержки.

Хотя мы затронули здесь ряд различных распространенных вариантов, существует еще больше систем использующих векторный поиск и ИИ.

Даже поиск изображений или извлечение метаданных из изображений может относиться к семантическому поиску.

И, тем не менее, его применение еще только начинается, а его известная мощь может привести к неправильному использованию этого термина. В конвейере семантического поиска есть много компонентов, и правильная работа каждого из них очень важна. Если все сделано правильно, семантический поиск будет использовать знания реального мира, особенно с помощью машинного обучения и векторного сходства, чтобы сопоставить запрос пользователя с соответствующим контентом.

Благодарим Дастина Коатс и коллег из Search Engine Journal за статью о редиректах, с оригиналом вы можете ознакомиться по ссылке.

Подписывайтесь на наш канал YouTube, чат Telegram и группу ВКонтакте, чтобы стать частью дружной SEO-тусовки.

Основные семантические концепции (часть 1 лингвистики библейских языков)

8 апреля 2022 г. // Подкаст о библейских языках

Поделиться этой публикацией

В этом выпуске подкаста о библейских языках Кевин Грассо делится шестью основными концепциями, которые необходимо для выполнения задачи семантики.

Введение

Существует множество различных способов семантики и различные школы анализа значения. Самая давняя традиция выполнения семантики идет от философии и математики. Важным математиком раннего Нового времени в этой традиции является Готтлоб Фреге, который по-новому применил математические принципы к языку в конце 1800-х и начале 19 века.00с. Многие дискуссии по формальной семантике, которая стремится использовать математические инструменты для анализа языка, начинаются с Фреге, который внес огромный вклад в эту область, и многие идеи, которые мы сегодня обсудим, уходят своими корнями в его работы.

Задача семантики: « Задачей семантики является описание всех тех особенностей значения высказываний языковых выражений, которые остаются неизменными в каком бы контексте эти выражения ни использовались. Этот неизменный элемент мы можем назвать собственно значением языкового выражения. ”(Kratzer 1977:337)

Пример предложения: Медведь сбежал из зоопарка.

Шесть основных понятий

1. Функциональные и лексические морфемы
2. Композиционность
3. Запутывание против Импликатуры
4. Значение и использование
5. Смысл и ссылка
6. Условия истины

Функциональные и лексические морфемы

Функциональная морфема — осмысленный грамматический элемент, который обычно имеет логическое значение (примеры: курсивом ).

Лексическая морфема — Значимый лексический элемент, обычно имеющий абстрактное значение, хотя бы с некоторыми элементами, которые не могут быть представлены логически (примеры подчеркнуты).

Медведь сбежал из зоопарка .

Языки имеют ограниченный набор из функциональных морфем, , но потенциально неограниченное количество лексических морфем .

Задача лексической семантики касается лексических морфем, тогда как задача формальной семантики касается функциональных морфем.

Мы должны подходить к лексическим морфемам иначе, чем к функциональным морфемам. Известное утверждение Витгенштейна о том, что мы не можем дать точного определения игры , поскольку есть некоторые вещи, которые могут считаться игрой, а могут и не считаться. Лексические морфемы печально известны тем, что имеют такие значения. Многие имеют нечеткие границы. Однако функциональные морфемы различны. Инструменты, которые мы используем для анализа такой морфемы, как суффикс прошедшего времени -ed, отличаются от тех, которые мы использовали бы для анализа такого слова, как 9. 0019 побег . Суффикс прошедшего времени мы можем определить просто как временную связь между двумя интервалами. Мы обычно говорим, например, что событие произошло до настоящего момента. Это вид значения, для которого мы можем обеспечить логическое представление.

См.: Формальная семантика грамматикализации (Кай фон Финтель)

Композиционность

» Все, что заслуживает называться языком, должно содержать осмысленные выражения, построенные из других осмысленных выражений. Какова их сложность и значение Традиционный взгляд состоит в том, что связь довольно тесная: значение сложного выражения полностью определяется его структурой и значениями составляющих его частей — как только мы фиксируем, что означают части и как они соединяются, у нас больше нет свободы действий. относительно смысла целого, это принцип композиционности, основная предпосылка большинства современных работ по семантике .» (Szabó 2020)

Наше понимание предложения зависит от значения каждого из компонентов и от того, как они сочетаются, но обычно мы не думаем активно о вкладе каждого компонента. Это позволяет нам комбинировать

Композиционность может возникать на уровне морфемы, слова или фразы (как в идиомах)

Импликации:0035 Чтобы проанализировать одну морфему, нужно знать значение других, окружающих ее морфем.

Пример: Медведь сбежал из зоопарка vs. Медведь сбежал из зоопарка

См.: https://plato.stanford.edu/entries/compositionality/

Сопутствующее и импликатурное

Сопутствующее — Вывод, который обязательно верен при условии истинности утверждения.

Импликатура — вывод, сделанный на основе конкретного контекста, в котором сделано утверждение, но который может быть отменен.

Пример:

1. Медведь сбежал из зоопарка включает:
   • Медведь сбежал
   • Животное сбежало из зоопарка
   • Медведь двинулся
   • Медведь был в зоопарке
   • и т. д.
2. В ответ на вопрос Что сбежало из зоопарка? высказывание Медведь сбежал из зоопарка подразумевает, например, что лев не сбежал из зоопарка, хотя утверждение Медведь сбежал из зоопарка не подразумевает, что лев не сбежал.

Значения могут быть неизменными и необходимыми (семантика) или переменными и устранимыми (прагматика). Оба значения реальны, но подразумеваемый смысл зависит от контекста.

Значение по сравнению с употреблением

Значение — Конкретный вклад морфемы в интерпретацию любого высказывания (его последствий)

Использование — Интерпретация морфемы в конкретном контексте (ее следствия плюс его потенциальные импликатуры)

1. Слово escape означает что-то перемещенное. В этом его смысл.
2. Некоторые варианты использования escape подразумевают быстрое перемещение от локации, но это не всегда так. Например:
   • Вывод о быстром движении: Медведь был слишком быстр для зоозащитников. Он сбежал из зоопарка.
   • Нет выводов о быстром движении: Клетка медведя не была закрыта должным образом. Несмотря на то, что он был старым медведем, который двигался медленно, он сбежал из зоопарка.

Более сложная проблема: всегда ли морфема прошедшего времени в английском языке означает, что событие произошло в прошлом? Если бы медведь сбежал из зоопарка, мы бы услышали об этом (никаких последствий произошедшего события).

Смысл против ссылки

Смысл — Мысль, выраженная словом, которая не зависит от контекста. Средства, с помощью которых слово относится к чему-либо в мире.

Ссылка — «Что говорящий намеревается указать или выделить с помощью этого выражения… ссылка будет частично определяться контекстуальными факторами». (Birner 2012:111)

1. Слова могут иметь разный смысл, но относиться к одному и тому же объекту или событию: Медведь сбежал из зоопарка vs. Медведь сбежал из зоопарка vs. Большой черный пушистое, плотоядное животное сбежало из зоопарка и т. д.
2. Слова могут иметь смысл, но не ссылку: Динозавр сбежал из зоопарка .

См.: Чувство и референция (Фреге), Введение в прагматику (Бирнер)

Условия истинности

» Знать значение предложения значит знать его условия истинности. Если я скажу вам, что есть мешок картошки в моей кладовой, теперь вы можете знать, правда ли то, что я сказал. Однако вы знаете, каким должен быть мир, чтобы это было правдой. В моей кладовой должен быть мешок картошки. кладовая .» (Heim and Kratzer 1998:1)

Ключевое слово здесь состоит в том, что мы описываем значение предложения . Хотя знание значения конкретной морфемы можно описать как знание ее конкретного вклада в любое контекста, предложение в целом отличается тем, что все морфемы объединились в законченную мысль Обычно мы не разбираем значение каждой отдельной морфемы в общении, а смотрим на законченные мысли и пытаемся определить, соответствует ли мысль то, что мы знаем, истинно в мире или нет.

Это также позволяет нам понимать новые предложения. Чтобы успешно общаться с кем-то, они должны понимать, каким должен быть мир, чтобы сделать ваше утверждение верным. В утверждении может быть больше смысла (например, могут присутствовать импликатуры), но на самом базовом уровне они должны быть в состоянии соединить слова с соответствующим миром, чтобы точно сказать, что они знают, что означает предложение.

Значение предложения — это нечто большее, чем условия истинности, и хотя в настоящее время в лингвистической литературе существует много споров и нюансов по этому понятию, это понятие по-прежнему необходимо понимать при работе с семантикой.

Заключение

В семантике есть много разных вопросов и много тем, которые мы могли бы осветить, чтобы представить эту область. Подводя итог, мы сосредоточили наше внимание на следующем:

1. Функциональные и лексические морфемы
2. Композиционность
3. Запутывание против импликатуры
4. Значение и использование
5. Смысл и ссылка
6. Условия истины

Они были выбраны не обязательно потому, что они являются наиболее обсуждаемыми понятиями в семантике, а потому, что они помогают нам заниматься семантикой. Как мы обсуждали в начале эпизода, Анжелика Кратцер дает нам хорошее описание того, чем занимаются семантики: они пытаются описать неизменное значение морфемы. Другими словами, они пытаются внести вклад морфемы в контекст.

Каждая концепция, которую мы обсуждали, помогает нам выполнить эту задачу. Чтобы определить значимый вклад морфемы, мы должны сначала узнать, какое значение она кодирует, будь то логическое значение в функциональной морфеме или более абстрактное значение в лексической единице. У нас также должна быть теория о том, как морфема взаимодействует с другими морфемами в контексте или как морфема композиционно комбинируется с другими морфемами. Затем мы должны рассмотреть виды выводов, возникающих из морфемы, чтобы определить, вытекают ли они из морфемы или просто подразумеваются. Это позволяет нам отделить использование морфемы, ее особую интерпретацию в данном контексте, от ее значения, ее неотъемлемого вклада в любой контекст. Значение или значения морфемы можно описать как ее смысл или смыслы, поскольку это способ, которым что-то упоминается в реальном мире. И, наконец, морфемы объединяются, образуя предложения, и мы можем описать значение всего предложения как его условия истинности. Мы знаем значение предложения, когда знаем, каким должен быть мир, чтобы сказать, что это предложение истинно.

С этими понятиями мы можем приступить к семантике. Другими словами, мы можем взять морфему и попытаться выяснить, что она означает.

Показать примечания

Формальная семантика грамматикализации (Кай фон Финтель)

https://plato.stanford.edu/entries/compositionality/

Смысл и ссылка (Фреге)

Введение к Прагматике (Бирнер)

Серия

Где послушать

Вы можете слушать и подписываться на обновления здесь: https://biblingo.org/podcast/

Вы также можете слушать и подписываться на подкасты Apple, Google Podcasts, Spotify и Overcast.

Вы также можете посмотреть на YouTube.

Прослушайте выпуск полностью, поделитесь своим мнением и дайте нам знать темы, которые вы хотели бы услышать в следующих выпусках!

Подкаст «Библейские языки» содержит дискуссии и интервью, связанные с изучением библейских языков и вопросами, относящимися к библейской экзегезе. Эпизоды охватывают темы в 4 основных категориях: овладение языком, лингвистика, культурное происхождение и толкование.

Слушайте и подписывайтесь здесь: https://biblingo.org/podcast/

Поиск

Изучайте библейские языки с бесплатной пробной версией Biblingo!

Share this Post

Введение в семантику и семантическую технологию | Expert.ai

Внутри предприятия отсутствие или неэффективное управление информацией может обойтись очень дорого. Это может привести не только к неэффективности бизнеса, но и к потере деловых возможностей. Семантика может сыграть ключевую роль в обеспечении доступности всей корпоративной информации, особенно неструктурированных данных.

Что означает семантика?

Семантика изучает значение слов и предложений. Он использует отношения языковых форм к неязыковым понятиям и ментальным представлениям, чтобы объяснить, как носители языка понимают предложения.

Семантика может быть разбита на следующие три подкатегории:

• Формальная семантика — это изучение грамматического значения естественного языка. Другими словами, он намеревается определить значение слов и фраз на основе их грамматической структуры.
• Концептуальная семантика — это изучение слов в их основе. Основное внимание уделяется установлению универсальных определений для слов, прежде чем они будут взяты в контекст.
• Лексическая семантика – изучение значения слов. Он устанавливает значение слов на основе их отношений с другими словами в предложении, а также их композиционной структуры.

По сути, мы думаем о семантике как о «волшебстве», которое происходит, когда люди общаются и, что наиболее важно, когда они понимают друг друга. Эта магия на самом деле является хорошо сбалансированной комбинацией:

• понимание слов и фраз;
• имеющие общие знания;
• и используя реальный опыт.

Например, чтобы придать смысл произведению искусства, вам нужно объединить объективное представление с вашим знанием мира. Когда вы рассматриваете слова в контексте, вы можете понять смысл и сообщение. Это семантика!

Что делает семантическая технология?

Поскольку мы определили, что такое семантика, мы можем понять, почему семантическая технология актуальна для некоторых наиболее важных бизнес-операций.

Семантическая технология — это способ обработки контента, основанный на различных лингвистических методах, включая анализ текста, извлечение сущностей, анализ понятий, обработку естественного языка, категоризацию, нормализацию и анализ тональности.

По сравнению с традиционными технологиями, которые обрабатывают контент как данные, семантическая технология фокусируется не только на самих данных, но и на отношениях между частями данных. Когда дело доходит до анализа текста, эта сеть отношений обеспечивает высокую точность и полноту при выполнении операций поиска, автоматической категоризации и тегирования.

Благодаря своей способности понимать значение слов в контексте так же, как это делают люди, семантическая технология может управлять огромной базой знаний для интеграции информации и данных и позволяет организациям находить информацию, необходимую для принятия решений.

Увеличение объема, скорости, разнообразия и сложности информации, а также разнообразия способов ее использования делает управление ею более сложным, чем когда-либо прежде. Здесь семантика играет ключевую роль в извлечении смысла из неструктурированных данных и преобразовании этих данных в готовую к использованию информацию.

Ниже приведены реальные примеры того, как семантическая технология может применяться в конкретных случаях использования.

Семантика для управления знаниями

Семантическая технология помогает организациям использовать неструктурированную информацию, превращая ее в полезную, доступную для поиска и действенную информацию. Это достигается за счет извлечения ключевой контекстной информации, которую можно использовать для классификации информации по ее ключевым элементам. Это позволяет организациям лучше управлять своими метаданными и способствовать совершенствованию процессов.

Семантика для обслуживания клиентов

Чтобы обеспечить качественное обслуживание клиентов сегодня, вы должны уметь делать три вещи хорошо: оптимизировать взаимодействие с клиентами, поддерживать высокий уровень удовлетворенности клиентов и прислушиваться к мнению клиентов.

This entry was posted in Семантическое ядро