Функционально семантический анализ это



Как поисковые системы нас понимают. Семантический анализ текста

Семантический или смысловой анализ текста — одна из ключевых проблем как теории создания систем искусственного интеллекта, относящаяся к обработке естественного языка (Natural Language Processsing, NLP), так и компьютерной лингвистики. < turbo_node_id=»333″>

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

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

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

TF-IDF и закон Ципфа

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

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

  1. и
  2. в
  3. не
  4. на
  5. я
  6. быть
  7. он
  8. с
  9. что
  10. а

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

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

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

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

Семантические слова

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для каждого слова в соседних колонках мы указываем тематические слова из текста, где оно используется. В результате получаем матрицу совпадения слов. Обратите внимание, что «цифровые» и «информационные» контекстные слова больше похожи друг на друга, чем на «абрикосовые». Количество слов может быть заменено другими показателями. Например, показатель взаимной информации.

Каждое слово и его семантическое значение представлены вектором. Семантические свойства каждого слова определяются его соседями, то есть типичными контекстами, в которых оно встречается. Такая модель может легко уловить синонимию и родственность слов. Векторы двух одинаковых слов будут проходить рядом. Векторы слов, которые появляются в одном и том же тематическом поле, будут образовывать кластеры.

В семантическом поиске нет магии. Концептуальное различие заключается в том, что слова представляются в виде векторных вложений, а не лексических элементов.

Что нужно знать SEO-специалисту
  1. Семантические модели хорошо подходят для охвата синонимов, связанных слов и семантических фреймов. Система связанных фреймов может образовывать семантическую сеть. Семантическая сеть — это набор слов, которые обозначают объекты предметной области и задают отношения между ними. Например, семантическая сеть чая «Золотая чаша» может включать в себя традицию, чай, чашку, чайник, ложку, сахар, напиток и т.д.При создании нового контента будет полезно подумать о семантических фреймах. Т.е. учитывать семантическую структуру, по которой вы хотите продвигать вашу страницу в топ, а не конкретное ключевое слово.
  2. Игра с контентом, скорее всего, мало что даст. Синонимичные слова, такие как квартира и апартаменты, будут иметь очень похожие векторы. При замене слов в тексте на слова синонимы мы получим текст, который будет близок к исходному варианту с точки зрения поисковой системы.
  3. Поисковые системы стали гораздо лучше находить нужную информацию, но не будет лишним давать им подсказки, используя структурированную разметку данных.

Компьютерная лингвистика — это увлекательная и быстро развивающаяся наука. Концепции, представленные в этой статье, не новы и не революционны. Однако они довольно просты и помогают получить общее представление о проблемном поле.

Источник

Семантический анализ

Семантический анализ

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

Что значит термин «семантика»

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

Читайте также:  Б12 витамин анализ делать

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.

Источник

Статья «Методика анализа ФСП на примере отрывка из произведения А.И.Куприна»

  • Психологи
  • Логопеды
  • Репетиторы

Костоусова Валерия Валерьевна

Функционально-семантическое поля состояния: опыт анализа (на примере текста А.И.Куприна).

В последние годы в изучении языковых явлений одним из наиболее распространенных стал функционально-семантический подход, который связан преимущественно с направлением изучения языка от значения к форме и функции. Такой системно-интегрирующий взгляд на язык формирует иную модель языковой системы. Она опирается на традиционную уровневую структуру языка, но идёт от значения к способам его выражения и далее — к их функции в речи. Так формируется грамматика функционально-семантических полей (ФСП).

Концепция полевого принципа системной организации языковых явлений справедливо считается одним из значительных достижений лингвистики XX века. ФСП — «система разноуровневых средств языка, объединённых на основе общности и взаимодействия их семантических функций» [Бондарко 1987:11].

В методике преподавания русского языка есть работы, авторы которых исследуют возможность использования ФСП при изучении русского языка. Так, Т. В. Парменова считает ФСП базовой единицей обучения русскому языку. По её мнению, полевый принцип позволяет перейти от выделения языковых единиц к их объединению, что соответствует реальной картине коммуникации [Парменова: http ].

Одним из наиболее перспективных путей совершенствования системы языкового воспитания является активное использование в обучении достижений лингвистической науки, применение новых научных данных для повышения эффективности преподавания. Усиление функционального и коммуникативного подходов в обучении связано и с результатами развития этих направлений современной лингвистики.

Одной из главных задач вузовского курса «Функциональная грамматика» для студентов филологических специальностей, который предусматривает рассмотрение всех основных понятий функциональной грамматики, является овладение умением анализировать функционально-семантические поля.

Центральное понятие функциональной грамматики – функционально-семантическое поле.

Исследование функционально-семантического поля включает тот тип анализа, который можно назвать моделированием структуры поля, или полевым структурированием. Оно предполагает определение:

состава компонентов ФСП в данном языке;

состава центральных и периферийных компонентов поля;

связей между компонентами ФСП;

структурного типа данного поля;

связей между данным полем и другими ФСП.

Рассмотрим основные аспекты анализа на примере исследования функционально-семантического поля состояния.

Эмоции, физиологические симптомы организма, температура, влажность, освещенность соотносятся в сознании с понятием состояния. Именно поэтому, даже если в значении словоформы появляются семантические признаки, не свойственные этому понятию, мы продолжаем говорить об изменении, становлении состояния, о воздействии состояния на кого-либо, внешнем выражении состояния.

Состоянию свойственна двойная категоризация – лексическая и грамматическая. Оба способа обладают равным статусом, т.е. могут накладывать запрет на образование определенных форм, модифицировать их семантику.

ФСП состояния является полем полицентрического типа, в качестве второго центра всегда выступает не грамматическая категория, а целая конструкция. В качестве первичной формы выражения пропозитивных смыслов выступает предложение, а другие языковые элементы, которые также способны отражать данную ситуацию (отдельные словоформы, словосочетания, причастные и деепричастные обороты), но менее полно и дифференцированно, являются производными, вторичными.

Для того чтобы выявить критерии включения тех или иных конструкций в ФСП состояния, И. П. Матханова предлагает воспользоваться комплексом инвариантных семантических признаков состояния. В этот комплекс включаются статичность, длительность, инактивность субъекта состояния (базовый уровень); также для него характерны признаки временной дискретности, ориентированности на субъект, неконтролируемости (нерелевантности контролируемости) ситуации. Указанные семантические признаки представляют собой иерархическую структуру, в которой базовые признаки характеризуют предикаты состояния. Однако для конструкции в целом необходимо учитывать весь комплекс признаков.

В русском языке существует ряд конструкций, которые с большей или меньшей регулярностью включаются исследователями в ядерную зону состояния. К ним относятся конструкции с безлично-предикативными словами, безличными модально-деагентивными глаголами типа (не) спится, (хорошо) работается , предложно-падежными формами существительных (“ в + предл. п.” ): Теперь уж ему не было ни страшно, ни стыдно, дышалось легко и свободно (А. П. Чехов). Иногда сюда же относят и конструкции с краткими прилагательными: Капитолина была пьяна и качалась из стороны в сторону (М. Горький) и субстантивную конструкцию “у Х есть Р”: У него боль в ушах (А. П. Чехов) [ Матханова 2005 : 108].

Конструкции с безлично-предикативными словами обладают существенными признаками состояния, наиболее яркими из которых являются:

1) инактивность и (внутренняя) перцептивность;

2) статичность, характеризующаяся маркированностью;

3) длительность, обусловленная перцептивностью;

4) состояние, ориентированное на субъект восприятия.

Кроме того, эти конструкции характеризуются совпадением лексической и грамматической категоризации, с их помощью можно передавать разные типы состояния: Мне скучно и как-то особенно неловко (М. Горький); Вы чувствуете, что вам холодно (А. П. Чехов). В них также выражаются психическое и физическое состояние лица, состояние природы и окружающей среды. Невозможно представление лишь одного типа состояния – физического состояния предмета, что связано со спецификой перцепции. Данный способ выражения состояния является непроизводным, представляет естественный для русского языка способ представления данной семантической категории. По мнению И. П. Матхановой, перцептивность, не будучи обязательным семантическим признаком состояния, закреплена в сознании говорящих как атрибут данной семантики. Именно поэтому фрагмент текста, включающий не только статальные высказывания, часто оценивается как описание состояния [Матханова 2005: 108-112].

Субстантивную конструкцию ’в + предл. п.’ по наличию в ее семантике признаков, свойственных состоянию, можно охарактеризовать следующим образом: в ее значении закреплены признаки статичности и ориентированности на субъект, длительность является немаркированным признаком, а признаки инактивности субъекта и перцептивности отсутствуют в ее семантике. Семантика состояния в данной конструкции передается за счет взаимодействия с локативностью, воспринимается на фоне метафоры пути: «прийти в состояние – быть в состоянии — выйти из состояния»: Петя несколько раз впадал в забытье (В. Катаев); Весь следующий день пробыл он в забытьи (Б. Полевой); Он наконец вышел из забытья и спрашивает вас (Р. Р.). Именно существование в языке устойчивой триады позволяет этой конструкции передавать семантику состояния как признака, способного потенциально изменяться.

Конструкции с безличными модально-деагентивными глаголами также содержат все существенные семантические признаки состояния, и это позволяет отнести их к основным средствам его выражения в русском языке. Состояние, передаваемое при помощи данных глаголов, воспринимается прежде всего как модальное, например: Вспоминаю. И не хочешь вспоминать, а вспоминается (И. Гофф). В первой части конструкции (и не хочешь вспоминать) субъект волюнтативности и субъект предметной ситуации совпадают, во второй части (а вспоминается) ситуация осуществляется независимо от воли действующего субъекта, поэтому можно говорить о квазиразносубъектности как особой черте, свойственной именно субъектно-модальным рефлексивам.

Читайте также:  Как сдавать анализ мочи через катетер

Движение к периферии ФСП состояния осуществляется по разным основаниям. Безусловно, центральную роль здесь играет полнота представленных в содержании конструкции признаков состояния. На этом основании, как отмечает И. П. Матханова, нельзя считать адъективную и субстантивную (у Х есть Р) конструкции относящимися к центру поля состояния [Матханова 2005: 112]. Для адъективной конструкции характерен следующий набор признаков состояния: немаркированная статичность, ориентированность на грамматический субъект, логический, рациональный характер представления ситуации. Поскольку набор признаков состояния оказывается неполным, адъективные конструкции способны передавать значение состояния не всегда, а лишь при значительном доминировании лексической категоризации. Способность адъективных конструкций передавать значение состояния обусловлена отсутствием в их семантике признаков, препятствующих этому, а также возможностью компенсировать необходимые признаки за счет окружающего контекста. Ведущую роль в выражении состояния адъективными конструкциями выполняет главным образом лексическое значение слова, грамматический способ категоризации в этом случае не столь значим.

За счет лексического значения передается семантика состояния и в субстантивной конструкции (семантических признаков, свойственных состоянию, у данной конструкции значительно меньше).

Если продолжить исследование путей движения к периферии, то можно отметить еще один автономный параметр: свернутость / полнота представления ситуации. Состояние может быть передано и пропозитивными существительными (тревога, усталость, холод), прилагательными, наречиями.

Таким образом, ФСП состояния обладает сложной структурой. На каждом уровне структурирования существуют разные основания, что характерно для естественных классов.

Следую плану анализа ФСП, для начала выявляем состав компонентов поля. В исследуемом отрывке (повесть И.А.Куприна «Олеся») представлены разноуровневые средства выражения состояния:

синтаксические: нашло беспокойство, томительное молчание, стало болеть .

имена существительные, в том числе предложно-падежные формы — к тоске,с жадностью, веселье, равнодушие, к удивлению,

имена прилагательные — равнодушное, упорная, ленивой;

глаголы и глагольные формы — думалось, оживился, разочаровался.

наречия — тревожно, лениво

К центральным компонентам ФСП состояния в анализируемом отрывке относятся имена существительные, предложно-падежные формы. К ближней периферии можно отнести имена прилагательные. Также на периферии находятся наречия и глаголы, глагольные формы, синтаксические конструкции.

Лексические средства выражения состояния находятся в непосредственном единстве с синтаксическими средствами, входя в состав словосочетаний и предложений.

ФСП состояния включается в особую группировку полей пропозитивного типа, в состав которого входят все имеющиеся средства выражения семантики состояния в современном русском языке. К этому типу можно также отнести ФСП бытийности, качественности и другие поля, основными элементами которых выступают конструкции.

Функционально-семантическое поле состояния в отрывке из повести «Олеся» А.И.Куприна тесно связано с другими ФСП.

Во-первых, ФСП состояния связано с полем субъектности, так как называется субъект, испытывающий данное состояние, и с ФСП персональности, так как повествование идет от первого лица:

тревожно буду ходить я, сосредоточенный Ярмола , я с жадностью накинулся, я разочаровался.

Состояние, испытываемое субъектом, может быть направлено на объект, поэтому налицо связь с ФСП объектности:

на меня нашло беспокойство, мне нестерпимо захотелось, к моему удивлению, думалось мне.

Состояние протекает во времени и пространстве, поэтому ФСП состояния пересекается с полем локативности:

… так же тревожно буду ходить я взад и вперед по моей комнате , так

же будет сидеть около печки молчаливый, сосредоточенный Ярмола…

В случаях, когда состояние описывается с позиции качества, встречается пересечение с полем качественности, которое либо усиливает впечатление, либо конкретизирует, уточняет состояние

На меня нашло странное, неопределенное беспокойство.

Также функционально-семантическое поле состояния обнаруживает связи с ФСП аспектуальности: нашло беспокойство, нагнулся с равнодушием; тревожно буду ходить; лениво подымая, справляет веселье;

ФСП залоговости: думалось мне, мне нестерпимо захотелось, я разочаровался, я нагнулся с прежним равнодушием ;

ФСП модальности: формы изъявительного наклонения.

Таким образом, ФСП состояния является полем с многосторонними связями. Пересечения с другими полями особенно многообразны и интенсивны в сфере персональности и субъектности, что обусловлено жанром произведения и формой повествования (от первого лица).

Список литературы

Бондарко А.В. Теория функциональной грамматики: Введение. Аспектуальность. Временная локализованность. Таксис / А. В. Бондарко. Ленинград: «Наука», 1987.- 253 с

Куприн, А.И. Олеся. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://lib.ru/LITRA/KUPRIN/olesya.txt

Матханова, И.П. Поле состояния в современном русском языке: прототип и его окружение [Текст] / И.П. Матханова //Проблемы функциональной грамматики. Полевые структуры: Коллективная монография [Текст] / Отв. ред. А.В. Бондарко, С.А. Шубик. – СПб.: Наука, 2005. – С. 103–113

Парменова Т.В. Функциональный подход к изучению грамматики в школе (Об одном из путей модернизации). [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://rus.1september.ru/article.php?ID=200202408

А.И.Куприн «Олеся» (отрывок).

На меня нашло странное, неопределенное беспокойство. Вот, думалось мне,

сижу я глухой и ненастной зимней ночью в ветхом доме, среди деревни,

затерявшейся в лесах и сугробах, в сотнях верст от городской жизни, от

общества, от женского смеха, от человеческого разговора. И начинало мне

представляться, что годы и десятки лет будет тянуться этот ненастный

вечер, будет тянуться вплоть до моей смерти, и так же будет реветь за

окнами ветер, так же тускло будет гореть лампа под убогим зеленым

абажуром, так же тревожно буду ходить я взад и вперед по моей комнате, так

же будет сидеть около печки молчаливый, сосредоточенный Ярмола — странное,

чуждое мне существо, равнодушное к о всему на свете: и к тому, что у него

дома в семье есть нечего, и к бушеванию ветра, и к моей неопределенной,

Мне вдруг нестерпимо захотелось нарушить это томительное молчание

каким-нибудь подобием человеческого голоса, и я спросил:

— Как ты думаешь, Ярмола, откуда это сегодня такой ветер?

— Ветер? — отозвался Ярмола, лениво подымая голову. — А паныч разве не

— Конечно, не знаю. Откуда же мне знать?

— И вправду, не знаете? — оживился вдруг Ярмола. — Это я вам скажу, —

продолжал он с таинственным оттенком в голосе, — это я вам скажу: чи

ведьмака народилась, чи ведьмак веселье справляет.

— Ведьмака — это колдунья по-вашему?

— А так, так. колдунья.

Я с жадностью накинулся на Ярмолу. «Почем знать, — думал я, — может

быть, сейчас же мне удастся выжать из него какую-нибудь интересную

историю, связанную с волшебством, с зарытыми кладами, с вовкулаками. «

— Ну, а у вас здесь, на Полесье, есть ведьмы? — спросил я.

— Не знаю. Может, есть, — ответил Ярмола с прежним равнодушием и

опять нагнулся к печке. — Старые люди говорят, что были когда-то. Может,

Я сразу разочаровался . Характерной чертой Ярмолы была упорная

несловоохотливость, и я уж не надеялся добиться от него ничего больше об

этом интересном предмете. Но, к моему удивлению, он вдруг заговорил с

ленивой небрежностью и как будто бы обращаясь не ко мне, а к гудевшей

— Была у нас лет пять тому назад такая ведьма. Только ее хлопцы с

— Куда же они ее прогнали?

— Куда. Известно, в лес. Куда же еще? И хату ее сломали, чтобы от

того проклятого кубла и щепок не осталось. А саму ее вывели за вышницы и

— За что же так с ней обошлись?

— Вреда от нее много было, ссорилась со всеми, зелье под хаты

подливала, закрутки вязала в жите. Один раз просила она у нашей молодицы

злот (пятнадцать копеек). Та ей говорит: «Нет у меня злота, отстань». —

«Ну, добре, говорит, будешь ты помнить, как мне злотого не дала. » И что

же вы думаете, панычу: с тех самых пор стало у молодицы дитя болеть .

Болело, болело , да и совсем умерло. Вот тогда хлопцы ведьмаку и прогнали,

Источник

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.

Читайте также:  Опыт Проведение реакций подтверждающих качественный состав предложенной соли например сульфата меди II

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.

Источник

Adblock
detector