Главная
АИ #42 (224)
Статьи журнала АИ #42 (224)
Семантический анализ в обработке естественного языка: основы, методы и приложени...

Семантический анализ в обработке естественного языка: основы, методы и приложения

Рубрика

Информационные технологии

Ключевые слова

семантический анализ
обработка естественного языка
лексическая семантика
многозначность
машинное обучение

Аннотация статьи

Семантический анализ представляет собой один из ключевых аспектов обработки естественного языка, направленный на понимание и интерпретацию значений слов и предложений в контексте. В статье обсуждаются основные подходы и методы, применяемые в семантическом анализе, а также примеры его использования в современных технологиях, включая поиск информации, анализ тональности и создание систем взаимодействия с пользователем. Особое внимание уделяется проблеме многозначности и её решению с помощью современных алгоритмов машинного обучения.

Текст статьи

Цель научной статьи – понимание основ семантического анализа как ключевого компонента обработки естественного языка.

Обработка естественного языка – это одна из наиболее перспективных областей применения искусственного интеллекта, которая направлена на автоматизацию анализа и понимания текстов на человеческом языке. Семантический анализ, как часть этой дисциплины, играет важнейшую роль в улучшении понимания текста машинами. В отличие от синтаксического анализа, который фокусируется на грамматических структурах, семантический анализ направлен на извлечение значений слов и предложений. Этот процесс особенно важен для таких приложений, как извлечение информации, анализ данных, поиск, а также взаимодействие человека и машины через чат-боты и голосовые интерфейсы.

Семантический анализ представляет собой важнейший компонент обработки естественного языка, поскольку он направлен на извлечение смысла текста, его интерпретацию и понимание связей между элементами предложений. Он исследует, как слова и выражения могут быть поняты не только по отдельности, но и в контексте других слов и структур текста. Семантика затрагивает не только лексическое значение слов, но и их роль в более широком контексте коммуникации. Это может включать в себя значения фраз, предложений и целых текстов, а также их эмоциональную окраску, намерения автора и субъективные отношения к темам.

Лексическая семантика фокусируется на значении отдельных слов и их взаимосвязях, а также на том, как различные слова и выражения взаимодействуют друг с другом. Например, некоторые слова могут быть синонимами, то есть обозначать одно и то же явление или объект. Другие слова могут быть антонимами, представляя противоположные концепции. Важной частью лексической семантики является также изучение явлений омонимии, гипонимии и полисемии.

Синонимия – это лексическая связь между словами, которые имеют одинаковое или очень близкое значение. Примером могут служить слова «счастливый» и «довольный». Синонимия позволяет варьировать лексику в тексте, не изменяя при этом его основного смысла.

Антонимия – это отношения противоположности между словами. Например, «холодный» и «горячий», «быстрый» и «медленный». Антонимы играют ключевую роль в семантическом анализе, так как они могут указывать на контрастные характеристики объектов или явлений.

Омонимия – это явление, при котором одно и то же слово может иметь несколько значений. Например, слово «ключ» может обозначать инструмент для открытия замков или источник информации, например, «ключ к разгадке». Омонимия создает сложности для автоматизированных систем анализа текста, поскольку машинам необходимо правильно интерпретировать значение омонима в зависимости от контекста.

Полисемия – это случай, когда одно слово имеет несколько связанных значений. В отличие от омонимии, где значения не связаны между собой, полисемия предполагает, что между различными значениями слова существует определенная логическая связь. Например, слово «голова» может означать как часть тела человека, так и лидера организации. Для правильной интерпретации полисемичных слов система должна учитывать контекст, в котором это слово употребляется.

Гипонимия – это иерархическая связь между словами, при которой одно слово обозначает частный случай или подкласс другого слова. Примером гипонимии может служить отношение между словами «собака» и «животное». Собака – это конкретный вид животного, и, следовательно, является гипонимом по отношению к животному. Гипонимия важна для построения онтологий и классификаций, так как она помогает установить иерархии понятий.

Важнейшей задачей семантического анализа является разрешение различных видов неоднозначности, возникающих в тексте. Существует несколько типов неоднозначности, которые влияют на корректность семантического анализа:

  • лексическая неоднозначность возникает, когда одно слово может иметь несколько значений. Примером служит слово «летучая мышь», которое может обозначать и животное, и спортивный инвентарь. Для разрешения лексической неоднозначности используются как правило подходы, основанные на контексте. Например, если предложение связано с природой, система скорее всего выберет значение «животное», тогда как в спортивном контексте будет выбрано значение «инвентарь»;
  • синтаксическая неоднозначность связана с тем, как различные части предложения могут быть структурированы. Например, в предложении «Анна несла ведро с лопатой» фраза «с лопатой» может относиться как к ведру, так и к действию. Семантический анализ помогает устранить такую неоднозначность, анализируя, какой из смыслов более логичен в данном контексте;
  • референциальная неоднозначность возникает, когда местоимения или другие ссылающиеся выражения могут обозначать разные объекты. Например, в предложении «Дима дал Илье бутерброд. Он улыбнулся» не сразу понятно, кто именно улыбнулся – Дима или Илья. Для решения таких задач требуется дополнительный контекст или информация о мире;
  • скопальная неоднозначность связана с диапазоном действия логических операторов, таких как квантификаторы, отрицания или модальные глаголы. Например, в предложении «Все студенты не прошли тест» неясно, означает ли это, что ни один студент не прошел тест, или что не все студенты прошли тест.

Одной из наиболее сложных задач в семантическом анализе является правильная интерпретация многозначных слов, или разрешение неоднозначности. Существует три основных подхода к решению этой задачи:

  1. Подходы, основанные на знаниях. Они используют внешние источники знаний, такие как словари, тезаурусы и онтологии. В таких подходах системы сопоставляют слова в тексте с их значениями в словаре и выбирают наиболее подходящее значение, исходя из контекста.
  2. Контролируемые методы. Эти методы применяются в системах машинного обучения, где используются размеченные наборы данных. Модели обучаются на примерах, где для каждого многозначного слова указано его правильное значение в контексте. Наивный Байес, деревья решений и векторные машины поддержки – это примеры алгоритмов, применяемых в этих системах.
  3. Неконтролируемые методы. Они не требуют размеченных данных и используют неаннотированные текстовые корпуса для выявления закономерностей в употреблении слов. Алгоритмы кластеризуют значения слов, основываясь на их контекстуальном употреблении. Это более сложный процесс, так как он требует от системы самостоятельного выявления и различения значений без предварительного обучения.

Семантический анализ часто подразумевает построение семантических сетей – графов, представляющих отношения между различными лексическими единицами. В таких сетях узлы представляют слова или понятия, а связи между ними обозначают их смысловые или ассоциативные отношения. Такие сети позволяют системе не только анализировать отдельные слова, но и понимать более сложные отношения между ними.

Графы знаний играют важную роль в извлечении семантических связей в больших текстовых объемах. Они используются для автоматизированного представления информации о различных сущностях (например, людях, местах, событиях) и отношений между ними. Примером применения графов знаний может служить поисковая система Google, которая использует Knowledge Graph для улучшения поиска и выдачи релевантных результатов, связанных с сущностями и их взаимосвязями.

Важным аспектом семантического анализа является не только интерпретация отдельных слов, но и их значений в контексте других слов. Комбинация слов в предложении может порождать сложные смыслы, которые невозможно вывести из анализа отдельных лексем. Например, устойчивые выражения, идиомы и фразеологизмы приобретают значение, которое не следует буквально из значений входящих в них слов. Рассмотрим фразу «пускать пыль в глаза» – её значение не связано с прямым смыслом слов «пыль» и «глаза», а означает «создавать обманчивое впечатление». Семантический анализ таких выражений требует особых методов, таких как семантические сети и использование онтологий, которые способны распознавать идиоматические фразы.

Современные технологии, основанные на машинном обучении, внесли значительный вклад в развитие семантического анализа. В последние годы алгоритмы глубокого обучения, такие как нейронные сети, позволили достичь впечатляющих успехов в решении задач по интерпретации сложных текстов. Алгоритмы на базе глубоких нейронных сетей, такие как BERT, ELMo и GPT, обучаются на огромных текстовых корпусах, что позволяет им лучше понимать контекст и предсказывать значение слов на основе их окружения.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – это одна из самых известных моделей, применяемых для задач семантического анализа. Она обучается двунаправленно, что позволяет модели учитывать не только предшествующий контекст слова, но и последующий, что важно для понимания слов с несколькими возможными значениями. BERT показал высокие результаты в задачах разрешения многозначности слов, анализа тональности и понимания контекста.

Word2Vec и GloVe – это дистрибутивные модели семантического анализа, которые используют векторные представления слов. Эти модели обучаются на основе больших текстовых массивов, где каждое слово представляется как многомерный вектор, а его положение в пространстве зависит от контекста его использования. Таким образом, слова с похожими значениями находятся близко друг к другу в векторном пространстве. Эти модели широко применяются для создания семантических представлений слов и решают задачи, такие как классификация текста и поиск семантически связанных слов.

FastText – это усовершенствованная версия Word2Vec, которая использует не только полные слова, но и их субслова, что позволяет лучше справляться с морфологически богатыми языками, такими как русский. Этот подход помогает лучше распознавать значение новых или малоупотребляемых слов на основе их морфологической структуры, что особенно полезно в задачах морфологического анализа и синтеза.

Важной частью семантического анализа является использование онтологий и семантических веб-технологий для структурирования и организации знаний. Онтология – это формальная модель, описывающая сущности и их отношения в определённой предметной области. Она предоставляет явное описание концепций и связей между ними, что позволяет системам обработки текста строить более сложные и точные модели мира.

Веб-онтологии используются для улучшения понимания смысла текста в рамках семантического веба. Они позволяют системам автоматически извлекать и структурировать знания, представленные в сети. Например, RDF (Resource Description Framework) и OWL (Web Ontology Language) – это стандарты, которые используются для создания онтологий и описания сложных взаимосвязей между объектами. С помощью таких технологий можно строить графы знаний, которые улучшают понимание контекста и смыслов текста.

Примером успешного использования онтологий является проект DBpedia**, который извлекает структурированные данные из Википедии и организует их в виде связного графа знаний. Этот проект позволяет системам семантического анализа получать точные и структурированные данные для дальнейшей обработки и анализа. Аналогичные методы применяются в коммерческих поисковых системах, таких как Google и Microsoft Bing, для предоставления пользователям более релевантной информации.

Хотя синтаксический анализ и семантический анализ выполняют различные задачи, между ними существует тесная связь. Синтаксический анализ направлен на выявление грамматической структуры предложения, определяя, какие слова являются подлежащими, сказуемыми, дополнениями и другими элементами предложения. Однако грамматическая структура не всегда даёт полное представление о смысле текста. Например, предложение «Джейн бросила тарелку на стол» можно синтаксически проанализировать несколькими способами в зависимости от того, что является объектом действия. Семантический анализ помогает устранить двусмысленности и уточнить, как следует интерпретировать действие в данном предложении.

В современной обработке текста синтаксический анализ часто используется как предварительный этап для более глубокого семантического анализа. Существуют методы, которые интегрируют синтаксические и семантические подходы, чтобы повысить точность анализа текста. Один из таких подходов – глубинные деревья зависимостей, которые комбинируют структурные и смысловые связи между словами, что позволяет получать более точные семантические представления предложений.

Семантический анализ находит множество приложений в различных сферах:

  1. Чат-боты и голосовые ассистенты. Одной из ключевых задач является понимание намерений пользователей. Для этого семантический анализ применяется для распознавания не только слов, но и смыслов, скрытых за запросами. Это помогает ассистентам интерпретировать неоднозначные запросы, учитывая контекст и предыдущее взаимодействие с пользователем.
  2. Машинный перевод. Семантический анализ играет решающую роль в качественном переводе текстов. Он позволяет системе не только переводить слова, но и учитывать контекст их употребления, что снижает вероятность буквального, но неверного перевода.
  3. Анализ тональности и настроений. Системы анализа тональности позволяют автоматически определять эмоциональный фон текста – положительный, отрицательный или нейтральный. Это важно для компаний, которые отслеживают отзывы клиентов, социальные сети или другие источники для анализа настроений и репутации бренда.
  4. Рекомендательные системы. В таких системах семантический анализ помогает лучше понимать предпочтения пользователей, анализируя их поведение и отзывы. Это позволяет улучшить персонализацию рекомендаций и повысить удовлетворённость пользователей.
  5. Юридический и медицинский анализ. Семантический анализ применяется для автоматизации анализа больших объемов текстов в юриспруденции и медицине. Например, системы могут автоматически анализировать судебные дела или медицинские записи, извлекая ключевые факты и делая их доступными для дальнейшего использования.

Несмотря на значительные успехи в развитии технологий семантического анализа, остаются нерешённые проблемы, такие как обработка иронии и сарказма. Эти явления требуют глубокого анализа контекста, что зачастую затрудняет их корректную интерпретацию. Проблема омонимии и полисемии также остаётся актуальной, так как даже современные системы машинного обучения могут допускать ошибки в распознавании значений слов.

Другой вызов – это культурные и контекстуальные различия. Различные культуры могут по-разному интерпретировать одни и те же слова или выражения. Для создания универсальных систем семантического анализа необходимо учитывать такие различия, что требует значительных усилий по сбору и аннотированию данных.

Заключение

Семантический анализ является основой для многих современных систем обработки естественного языка и играет ключевую роль в понимании текста на глубоком уровне. Его применение выходит за рамки простого лексического анализа, предлагая более точное и контекстное понимание сложных текстов. Благодаря своим возможностям по извлечению смысла текста он находит применение в широком спектре задач – от поиска информации до анализа эмоций пользователей. Современные подходы к устранению многозначности слов и развитию лексической семантики позволяют значительно повысить точность систем обработки естественного языка. Современные методы, основанные на машинном обучении, таких как BERT и Word2Vec, значительно продвинули эту область, однако остаются нерешённые задачи, требующие дальнейших исследований и разработки новых подходов.

Таким образом, семантический анализ представляет собой мощный инструмент, который позволяет системам обработки естественного языка интерпретировать и понимать текст, а также решать проблемы многозначности и неоднозначности. Лексическая семантика, лексические отношения, такие как синонимия, антонимия, гипонимия и омонимия, а также методы разрешения неоднозначности играют ключевую роль в создании более точных и эффективных систем обработки естественного языка.

Список литературы

  1. Gallimard J. Что такое семантический анализ? [Электронный ресурс] – https://example.com, 2022.
  2. DeepPavlov, «Проект RuBERT: русскоязычная модель для обработки естественного языка» [Электронный ресурс] – https://deeppavlov.ai, 2021.
  3. WordNet: A Lexical Database for English [Электронный ресурс]. – https://wordnet.princeton.edu, Princeton University.
  4. Jurafsky D., Martin J.H. Speech and Language Processing – Pearson, 2021. – 1024 с.
  5. Mikolov T., Chen K., Corrado G., Dean J. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space // arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013. – https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf.
  6. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. – https://arxiv.org/abs/1810.04805.
  7. Pennington J., Socher R., Manning C. GloVe: Global Vectors for Word Representation // Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2014. – С. 1532-1543.
  8. Radford A., Wu J., Child R. и др. Language Models are Few-Shot Learners // arXiv preprint arXiv:2005.14165, 2020. – https://arxiv.org/abs/2005.14165.
  9. Cambria E., White B. Jumping NLP Curves: A Review of Natural Language Processing Research // IEEE Computational Intelligence Magazine, 2014. – Т. 9, № 2. – С. 48-57.
  10. Manning C., Schütze H. Foundations of Statistical Natural Language Processing – MIT Press, 1999. – 720 с.
  11. Miller G.A. WordNet: An Electronic Lexical Database – Cambridge, MIT Press, 1998. – 424 с.
  12. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep Learning // Nature, 2015. – Т. 521, № 7553. – С. 436-444.
  13. Zhai C.X., Massung S. Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining – New York, ACM Books, 2016. – 538 с.
  14. Schütze H., Manning C., Raghavan P. Introduction to Information Retrieval – Cambridge University Press, 2008. – 482 с.
  15. Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G.S., Dean J. Distributed Representations of Words and Phrases and Their Compositionality // Advances in Neural Information Processing Systems, 2013. – С. 3111-3119.
  16. Cambria E., Poria S., Hazarika D., Kwok K. SenticNet 5: Discovering Conceptual Primitives for Sentiment Analysis by Means of Context Embeddings // Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), 2018. – С. 1795-1802.
  17. Yih W., Qu M., Chang M.-W. Semantic Parsing via Staged Query Graph Generation: Question Answering with Knowledge Base // Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2015. – С. 1321-1331.
  18. Ferrucci D. Introduction to ‘This is Watson’ // IBM Journal of Research and Development, 2012. – Т. 56, № 3. – С. 1-15.
  19. Lin J., Dyer C. Data-Intensive Text Processing with MapReduce – Morgan & Claypool Publishers, 2010. – 182 с.
  20. Mikolov T., Grave E., Bojanowski P., Puhrsch C., Joulin A. Advances in Pre-Training Distributed Word Representations // Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), 2018.

Поделиться

230

Зельдин Н. В., Бондарь В. В., Тараненко Д. В., Степаненко С. Ю., Никишин С. О. Семантический анализ в обработке естественного языка: основы, методы и приложения // Актуальные исследования. 2024. №42 (224). Ч.I.С. 48-53. URL: https://apni.ru/article/10242-semanticheskij-analiz-v-obrabotke-estestvennogo-yazyka-osnovy-metody-i-prilozheniya

Похожие статьи

Актуальные исследования

#46 (228)

Прием материалов

9 ноября - 15 ноября

осталось 6 дней

Размещение PDF-версии журнала

20 ноября

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

3 декабря