Что такое семантика: её изучение, примеры и лингвистический анализ, анализ текста

Что такое семантика? Значения термина и примеры

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.

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.

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.

Лингвистический анализ художественного текста

В свете современных требований к преподаванию русского языка в качестве центральной единицы обучения рассматривается текст, в связи с чем целесообразно как можно шире использовать работу с текстом, отрабатывать навыки рационального чтения, обучать анализу текста.

Стратегии смыслового чтения, сформулированные ФГОС, включают в себя поиск информации и понимание прочитанного, преобразование, интерпретацию и оценку информации. Всё это можно назвать составными частями многоаспектного анализа текста.

Что же представляет собой анализ текста? «Анализ» от древнегреческого «разложение, расчленение» предполагает изучение частей, из которых состоит текст. Выбор этих частей и направление анализа зависит от того, какие цели ставит перед собой исследователь.

Если мы хотим изучить форму, структуру текста, его языковые особенности, то это будет лингвистический анализ текста.

Если мы сосредоточим наше внимание на лексике и фразеологии, то это будет лексико-фразеологический анализ.

Разбор текста с точки зрения его содержания и формы в их единстве – целостный или комплексный анализ, который является заданием олимпиады по литературе. И так далее.

В данной статье мы остановимся на лингвистическом анализе.

Схема лингвистического анализа текста

• Какого типа речи текст перед вами? (Повествование, описание, рассуждение, их сочетание; жанровые особенности текста);
• Какова композиция текста (количество смысловых частей, микротемы этих частей);
• Каков характер связи предложений текста? (цепная, параллельная или смешанная);
• С помощью каких средств осуществляется связь между предложениями в тексте? (лексических и грамматических);
• К какому стилю речи относится текст? (Общие стилистические особенности данного текста);
• Какова тема текста? За счёт каких средств языка передаётся единство темы? (Лексические, морфологические, синтаксические и др. средства выразительности);
• Какова идея текста (основная мысль);

Основные характеристики, которые могут быть проанализированы в тексте

Пример лингвистического анализа текста

Лингвистический анализ произведения или текста проводится с целью изучения формы, структуры текста, а также его языковых особенностей. Проводится на уроках русского языка и показывает уровень понимания смысла и видения особенностей языковой организации текста учеником, а также способность учащегося изложить собственные наблюдения, степень владения теоретическим материалом, терминологией.

В качестве примера проведем лингвистический анализ отрывка повести Ричарда Баха «Чайка по имени Джонатан Ливингстон».

Текст

Он почувствовал облегчение оттого, что принял решение жить, как живет Стая. Распались цепи, которыми он приковал себя к колеснице познания: не будет борьбы, не будет и поражений. Как приятно перестать думать и лететь в темноте к береговым огням.

– Темнота! – раздался вдруг тревожный глухой голос. – Чайки никогда не летают в темноте! Но Джонатану не хотелось слушать. «Как приятно, – думал он. – Луна и отблески света, которые играют на воде и прокладывают в ночи дорожки сигнальных огней, и кругом все так мирно и спокойно…»

– Спустись! Чайки никогда не летают в темноте. Родись ты, чтобы летать в темноте, у тебя были бы глаза совы! У тебя была бы не голова, а вычислительная машина! У тебя были бы короткие крылья сокола!

Там, в ночи, на высоте ста футов, Джонатан Ливингстон прищурил глаза. Его боль, его решение – от них не осталось и следа.

Короткие крылья. Короткие крылья сокола! Вот в чем разгадка! «Какой же я дурак! Все, что мне нужно – это крошечное, совсем маленькое крыло; все, что мне нужно – это почти полностью сложить крылья и во время полета двигать одними только кончиками. Короткие крылья!»

Он поднялся на две тысячи футов над черной массой воды и, не задумываясь ни на мгновение о неудаче, о смерти, плотно прижал к телу широкие части крыльев, подставил ветру только узкие, как кинжалы, концы, – перо к перу – и вошел в отвесное пике.

Ветер оглушительно ревел у него над головой. Семьдесят миль в час, девяносто, сто двадцать, еще быстрее! Сейчас, при скорости сто сорок миль в час, он не чувствовал такого напряжения, как раньше при семидесяти; едва заметного движения концами крыльев оказалось достаточно, чтобы выйти из пике, и он пронесся над волнами, как пушечное ядро, серое при свете луны.

Он сощурился, чтобы защитить глаза от ветра, и его охватила радость. «Сто сорок миль в час! Не теряя управления! Если я начну пикировать с пяти тысяч футов, а не с двух, интересно, с какой скоростью…»

Благие намерения позабыты, унесены стремительным, ураганным ветром. Но он не чувствовал угрызений совести, нарушив обещание, которое только что дал самому себе. Такие обещания связывают чаек, удел которых – заурядность. Для того, кто стремится к знанию и однажды достиг совершенства, они не имеют значения.

Анализ

Текст представляет собой отрывок из повести Ричарда Баха «Чайка по имени Джонатан Ливингстон». Этот эпизод можно назвать «Радость познания», так как в нём идёт речь о том, как главный герой изучает на себе возможности управления в полёте на большой скорости. Тип речи – повествование, стиль художественный.

Текст можно разделить на 4 микротемы: решение смириться и быть как все; озарение; проверка догадки; радость открытия.

Связь между предложениями параллельная, смешанная, в последнем абзаце – цепная. Структура текста подчинена раскрытию основной мысли: только тот, кто стремится к знанию, может достичь совершенства и испытать настоящее счастье.

Первая часть фрагмента – когда главный герой принял решение быть как все – неторопливая и спокойная. Словосочетания «почувствовал облегчение», «приятно перестать думать», «жить, как живёт Стая», «мирно и спокойно» создают впечатление правильности принятого решения, «распались цепи» – он свободен… От чего? «Не будет борьбы, не будет и поражений». Но это значит, не будет и жизни?

Эта мысль не озвучена, но она напрашивается, а в тексте возникает тревожный глухой голос. Его речь – восклицательные предложения, в которых напоминание Джонатану: «Чайки никогда не летают в темноте! Родись ты, чтобы летать в темноте, у тебя были бы глаза совы! У тебя была бы не голова, а вычислительная машина! У тебя были бы короткие крылья сокола!» Здесь автор использует глаголы в условном наклонении, причём в одном случае форма повелительного наклонения в значении условного – родись ты, то есть если бы ты родился. Но упоминание о крыльях сокола приводит главного героя к догадке – и скорость повествования резко меняется.

Бессоюзное сложное предложение «Его боль, его решение – от них не осталось и следа» рисует мгновенную смену событий. Оба простых предложения в составе этого сложного являются односоставными: первое – назывное, второе – безличное. От статичности, неподвижности принятого решения – к молниеносному движению, которое происходит как будто без участия главного героя, помимо его воли, само по себе – поэтому и предложение безличное.

В этой микротеме трижды повторяется словосочетание «Короткие крылья!» – это и есть озарение, открытие, которое пришло к Джонатану. И дальше – само движение, скорость растёт, и подчёркивается это градацией: не задумываясь ни на мгновение о неудаче, о смерти; семьдесят миль в час, девяносто, сто двадцать, еще быстрее! Это – момент наивысшего напряжения в тексте, которое заканчивается победой главного героя: «едва заметного движения концами крыльев оказалось достаточно, чтобы выйти из пике, и он пронесся над волнами, как пушечное ядро, серое при свете луны».

Последняя часть текста – радость победы, радость познания. Автор возвращает нас к началу, когда Джонатан решил быть как все, но теперь «Благие намерения позабыты, унесены стремительным, ураганным ветром». Здесь опять используется градация, рисующая вихрь радости и ликования в душе героя. Он нарушает обещание, прозвучавшее в начале текста, но «Для того, кто стремится к знанию и однажды достиг совершенства», такие обещания не имеют значения.

В тексте используются профессионализмы из речи лётчиков, которые помогают автору раскрыть смысл происходящего: полёт, крылья, высота в футах, скорость в милях в час, отвесное пике, управление, пикировать.

Присутствуют метафоры, придающие поэтичность и возвышенность произведению: «колесница познания»; «Ветер оглушительно ревел у него над головой»; «Луна и отблески света, которые играют на воде и прокладывают в ночи дорожки сигнальных огней». Крылатое выражение «благие намерения» вызовет множество ассоциаций у внимательного читателя и заставит задуматься над тем, что главный герой не предавался намерениям – он действовал! Сравнения: «он пронесся над волнами, как пушечное ядро»; «подставил ветру только узкие, как кинжалы, концы», – помогают ярче представить действие и признак. В тексте имеются и контекстуальные антонимы: «тревожный глухой голос» – «приятно», «всё так мирно и спокойно»; «не голова, а вычислительная машина».

Особую роль в рассматриваемом фрагменте играют восклицательные предложения. Если их выписать и прочитать отдельно от текста, мы получим сжатое и очень эмоциональное содержание всего эпизода: «Темнота! Чайки никогда не летают в темноте! Спустись! Родись ты, чтобы летать в темноте, у тебя были бы глаза совы! У тебя была бы не голова, а вычислительная машина! У тебя были бы короткие крылья сокола! Короткие крылья сокола! Вот в чем разгадка! Какой же я дурак! Короткие крылья! Семьдесят миль в час, девяносто, сто двадцать, еще быстрее! Сто сорок миль в час! Не теряя управления!»

Автор сумел передать в эпизоде основную идею всей повести «Чайка по имени Джонатан Ливингстон» – только тот, кто не боится быть не таким, как все, и идёт за своей мечтой вопреки всему, сможет быть по-настоящему счастливым сам и сделать счастливыми других.

Что такое семантика? Значения термина и примеры

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.

• Что такое семантика
• Лингвистика
• Искусственная семантика
• Психология

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

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; ;
• 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 – общая информация и значение

Французский историк и филолог Мишель Бреалем впервые дал определение, что такое семантика в русском языке. В переводе с древнегреческого термин означает «значительная». Понятие как наука изучает смысл слов, множество букв, предложений. Семантика близка к логике, стилистике, философии. Набор элементов с общим фактором называется семантическим полем.

• Цели и этапы
• Направления семантики
• Принцип смысла
• Информатика и текст

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:

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.

Семантический анализ текстов. Основные положения

Чапайкина, Н. Е. Семантический анализ текстов. Основные положения / Н. Е. Чапайкина. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2012. — № 5 (40). — С. 112-115. — URL: https://moluch.ru/archive/40/4857/ (дата обращения: 03.02.2022).

Семантический (смысловой) анализ текста – одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP) , так и компьютерной лингвистики. Результаты семантического анализа могут применяться для решения задач в таких областях как, например, психиатрия (для диагностирования больных), политология (предсказание результатов выборов), торговля (анализ “востребованности” тех или иных товаров на основе комментариев к данному товару), филология (анализ авторских текстов), поисковые системы, системы автоматического перевода и т.д.

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

Способность “распознавать” образы считается основным свойством человеческих существ, как, впрочем, и других живых организмов. Образ представляет собой описание объекта. В каждое мгновение нашего бодрствования мы совершаем акты распознавания. Мы опознаем окружающие нас объекты и в соответствии с этим перемещаемся и совершаем определенные действия. Мы можем заметить в толпе друга и понять, что он говорит, можем узнать голос знакомого, прочесть рукопись и идентифицировать отпечатки пальцев, можем отличить улыбку от злобной гримасы. Человеческое существо представляет собой очень сложную информационную систему – в определенной степени это определяется чрезвычайно развитыми у человека способностями распознавать образы [5, с. 16].

Естественный язык в отличие, например, от компьютерных (алгоритмических) языков формировался во многом стихийно, не формализовано. Это обуславливает целый ряд сложностей в понимании текста, вызванных, например, неоднозначным толкованием одних и тех же слов в зависимости от контекста, который может быть и неизвлекаем, в принципе, из самого текста. Следовательно, этот контекст или знание о предметной области в систему должны быть заранее внесены. К тому же зачастую практические задачи требуют точного определения времени, места того, что описано в тексте, точной идентификации людей и т.д., в то время как подобная информация находится за пределами данного текста. В этом случае система может или не обрабатывать эту информацию, или оставить ее до выяснения контекста и даже попытаться проявить инициативу в выяснении контекста, например, в диалоге с оператором, задающим ввод текста. То, как ведет себя система в подобной ситуации, определяется стилем и схемой работы системы [3].

Промышленные системы автоматической обработки текста, в основном, сейчас используют два этапа анализа текста: морфологический и синтаксический. Однако теоретические разработки многих исследователей предполагают существование следующего за синтаксическим этапа – семантического. В отличие от предыдущих шагов семантический этап использует формальное представление смысла составляющих входной текст слов и конструкций. Суть семантического анализа понимается разными исследователями по-разному [4]. Многие ученые сходятся во мнении, что в сферу семантического анализа входит:

– Построение семантической интерпретации слов и конструкций;

– Установление “содержательных” семантических отношений между элементами текста, которые уже принципиально не ограничены размером одного слова (могут быть больше или меньше одного слова).

Некоторые ученые предлагают рассматривать не просто текст на основе его составляющих слов, предложений, абзацев, но и попытаться выявить тот смысловой образ, который автор хотел создать в сознании своих читателей, посредством этого текста. На современном этапе развития искусственного интеллекта эта задача является практически неразрешимой.

Основные проблемы понимания текста в обработке естественных языков таковы:

1. Знание системой контекста и проблемной области и обучение этому системы. Например, из предложения «мужчина вошел в дом с красным портфелем» можно извлечь как представление о мужчине с красным портфелем, так и о доме с красным портфелем, если заранее не иметь в виду, что применительно к мужчинам употребление принадлежности портфеля гораздо вероятнее, чем применительно к дому.

2. Различная форма передачи синтаксиса (т.е. структуры) предложения в разных языках. Например, если синтаксическая роль слова (подлежащее, сказуемое, определение и т.д.) в английской речи во многом определяется положением слова в предложении относительно других слов, то в русском предложении существует свободный порядок слов и для выявления синтаксической роли слова служат его морфологические признаки (например, окончания слов), служебные слова и знаки препинания.

3. Проблема равнозначности. Предложения «длинноухий грызун бросился от меня наутек» и «заяц бросился от меня наутек» могут означать одно и то же, но могут иметь и разный смысл, например, если в первом случае имелся в виду длинноухий тушканчик.

4. Наличие в тексте новых для компьютера слов, например неологизмов. Самообучаемая система должна уметь «интуитивно» определить (возможно, и неправильно, но с возможность в дальнейшем исправить себя) лексическую роль, морфологическую форму этого слова, попробовать вписать его в существующую структуру знаний, наделить его какими-то атрибутами или выяснить все это в диалоге с оператором. Система, не способная к самообучению просто потеряет какое-то количество информации.

5. Проблема совместимости новой информации с уже накопленными знаниями. Новая информация может каким-то образом противоречить уже накопленной информации. Необходимо реализовать механизм, определяющий, в каких случаях нужно отвергнуть старую информацию, а в каких – новую.

6. Проблема временных противоречий. Так в предложении «я думал, что сверну горы» глагол в прошедшей форме «думал» сочетается с глаголом будущего времени «сверну».

7. Проблема эллипсов, то есть предложений с пропущенными фактически, но существующими неявно благодаря контексту словами. Например, в предложении «я передам пакет тебе, а ты – Ивану Петровичу» во второй части опущен глагол «передашь» и существительное «пакет» [3].

Системы, направленные на извлечение знаний из текстов на естественных языках (то есть на таких языках, на которых общаются люди в отличие, например, от алгоритмических языков), а также на синтез текста на основе знаний называются лингвистическими трансляторами или лингвистическими процессорами.

Подобные системы могут интегрироваться с экспертными системами, то есть системами, служащими для того, чтобы заменять человека-эксперта в какой-либо области, например медицинская диагностика, юридическое консультирование, бизнес-планирование, диагностика различных технических неисправностей и многих других. В этом случае экспертная система с одной стороны имеет возможность высокоэффективно обучаться, накапливать новые знания, а с другой стороны, способна выдавать информацию пользователю в максимально удобной форме.

Кроме того, лингвистический процессор может быть интегрирован с системой распознавания и (или) синтеза речи, что может сделать процесс общения с компьютером максимально удобным, а, следовательно, и продуктивным.

Одной из наиболее очевидных направлений применения лингвистических процессоров является машинный перевод с одного естественного языка (ЕЯ) на другой.

Также подобные системы могут использоваться и используются для автоматического пополнения информационных баз и баз знаний (т.н. «data mining») в том числе путем сканирования Интернета.

В настоящее время существуют различные подходы к созданию систем для автоматизированного семантического анализа.

Проведя поверхностный анализ отечественной и зарубежной литературы по способам и средствам семантического анализа текста, можно сделать следующие выводы:

Системы семантического анализа не могут существовать без морфологической составляющей . В качестве морфологической составляющей выступают различные виды словарей словоформ (т.е. содержащие все варианты склонения, спряжения и т.д. того или иного слова). Самый популярный словарь (относительно русского языка) среди исследователей – грамматический словарь, предложенный Зализняком А.А. Данный словарь содержит около 100 000 словоформ, в то время как, по предварительным подсчетам, в русском языке существует более 200 000 слов. Поэтому возникает проблема «неполноты» того или иного словаря. Существует ряд подходов для решения этой проблемы.

Первый способ – это так называемое обучение с учителем, в качестве учителя выступает человек. Например, когда система сталкивается со словом, отсутствующим в словаре, она прекращает свою работу и ждет от учителя, пока он покажет ей все варианты словоформ данного слова. Этот вариант является очень трудоемким, потому что требует постоянного «обучения» со стороны человека к тому же, сильно увеличивается время выполнения анализа.

Второй способ – обучение без учителя, на основе правил. В данном случае исследователи для проведения морфологического анализа используют обратные словари или, собственноручно созданные, базы аффиксов (т.е. суффиксов, префиксов, окончаний и т.д.) с указанием морфологических признаков, которым соответствует тот или иной аффикс. Существует также подход, согласно которому нет необходимости создавать отдельную базу аффиксов, достаточно просто сравнить форму нового (отсутствующего в словаре слова) со всеми словами уже существующими в словаре и присвоение новому слову признаков, соответствующих словоформе слова из словаря с наибольшим «весом». В данном случае используются статистические методы. У этого способа главным недостатком является его вероятностная часть – в зависимости от статистического метода, используемого теми или иными учеными, «правильность» определения морфологических признаков варьировалась от 50 до 97%. Поэтому очень часто системы морфологического анализа используют гибридный метод, использующий оба этих подхода.

Следует упомянуть, что на этапе морфологического анализа некоторые системы используют также словари акронимов (аббревиатур) и словари личных имен, что существенно ускоряет сам процесс семантического анализа.

Системы семантического анализа не могут существовать без синтаксической составляющей. Основной задачей синтаксического анализа является построение синтаксического дерева предложения. Также как и морфологический анализ, синтаксический анализ является предварительным этапом перед семантическим анализом. На этом этапе отсеивается большая часть омонимов (слова разного значения, но одинаково звучащие, напр., пол, коса, ключ), выявленных на этапе морфологического анализа. Что, в свою очередь, существенно ускорит семантический анализ.

Для представления в памяти компьютера значения всех содержательных единиц рассматриваемого языка (лексических, морфологических, синтаксических и словообразовательных) и приведения их к единому, формальному виду, понятному компьютеру, используется, специально созданный для этого искусственный язык или, как его еще называют некоторые ученые, метаязык .

Реально в качестве семантического метаязыка в большинстве современных работ используется не универсальный искусственный язык, а некий упрощенный и стандартизированный подъязык описываемого языка со своим словарем и грамматикой [2].

В настоящее время под эгидой Института передовых исследований токийского университета Организации Объединенных Наций разрабатывается универсальный сетевой язык ( The Universal Networking Language, UNL ). По замыслу, UNL – это искусственный семантико-синтаксический язык, предназначенный для описания, хранения и распространения информации в WWW в не зависящем от какого-либо естественного языка виде, а также независимо от конкретной компьютерной платформы или операционной системы. В отличие от систем машинного перевода, призванных осуществлять перевод с одного естественного языка на другой, предполагается, что система UNL должна уметь автоматически (или полуавтоматически) преобразовывать исходный текст в его UNL-представление, а затем синтезировать из этого представления текст на нужном языке. Таким образом, о UNL можно говорить как о своеобразном языке-посреднике, удобном для хранения информации и ее восстановления на любом естественном языке из числа поддерживаемых системой [6].

Кроме того, огромную популярность получили так называемые онтологии (формальные явные описания терминов предметной области и отношений между ними), которые могут быть использованы как основа для семантического анализа. Во всемирной паутине онтологии стали обычным явлением. Онтологии варьируются от больших таксономий, категоризирующих веб-сайты (как на сайте Yahoo!), до категоризаций продаваемых товаров и их характеристик (как на сайте Amazon.com). Консорциум WWW (W3C) разрабатывает RDF (Resource Description Framework), язык кодирования знаний на веб-страницах, для того, чтобы сделать их понятными для электронных агентов, которые осуществляют поиск информации. Управление перспективных исследований и разработок министерства обороны США (The Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA) в сотрудничестве с W3C разрабатывает Язык Разметки для Агентов DARPA (DARPA Agent Markup Language, DAML), расширяя RDF более выразительными конструкциями, предназначенными для облегчения взаимодействия агентов в сети. Во многих дисциплинах сейчас разрабатываются стандартные онтологии, которые могут использоваться экспертами по предметным областям для совместного использования и аннотирования информации в своей области. Например, в области медицины созданы большие стандартные, структурированные словари, такие как snomed и семантическая сеть Системы Унифицированного Медицинского Языка (the Unified Medical Language System). Также появляются обширные общецелевые онтологии. Например, Программа ООН по развитию (the United Nations Development Program) и компания Dun & Bradstreet объединили усилия для разработки онтологии UNSPSC, которая предоставляет терминологию товаров и услуг ( http://www.unspsc.org/).

Подводя итоги всему вышесказанному, можно сделать выводы, что семантический анализ в настоящее время движется в сторону формальных грамматик (Мельчук И., Хомский Н. и др.), но пока значительных прорывов в данной области не наблюдается.

Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. — М.: МИЭМ, 2011. — 272 с.

Апресян, Ю.Д. Исследования по семантике и лексикографии. Т. I: Парадигматика / Ю.Д. Апресян. – М.: Языки славянских культур, 2009.

Сокирко А.В. Семантические словари в автоматической обработке текста: По материалам системы ДИАЛИНГ: диссертация . кандидата технических наук: 05.13.17. – Москва, 2001. – 120 с.: ил.

Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес, пер. с англ. И.Б. Гуревича. – М.: Мир,1978.

Основные термины (генерируются автоматически): семантический анализ, UNL, система, DARPA, естественный язык, морфологический анализ, RDF, WWW, слово, красный портфель.