Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Содержание

Как сделать семантический анализ текста + пример SEO анализа | IM

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Семантический анализ текста показывает, из каких слов и словосочетаний состоит контент и какие из них встречаются чаще всего.

Преимущественно его используют для SEO-текстов с ключевыми словами и LSI-шлейфами: анализ позволяет примерно представить, как на контент отреагирует поисковая система.

Но не всегда цифры бывают понятны, а результат правок по советам семантического анализа — хорошим. Мы расскажем, как сделать анализ, на что обратить внимание и что делать с показателями.

Кстати, в качестве примера для разбора мы будем использовать анализ статьи о вебинарах из нашего блога.

Как вернуть 8% бюджета, потраченного на рекламу?

Рекомендуем: Click.

ru – сервис контекстной рекламы для профессионалов

  • Вознаграждение 8% с расходов на контекстную рекламу*
  • Быстрое создание аккаунтов в Яндекс Директе и привязка существующих кампаний в Google Ads
  • Бесплатные инструменты для профессионалов: генератор объявлений, медиапланер, автобиддер для управления рекламными кампаниями
  • Нет комиссии на выплаты заработанного
  • *Предложение для участников партнерской программы, соответствующих требованиям

Начать зарабатывать >>

Онлайн-сервисы семантического и SEO-анализа текста

Advego.com. Семантический анализ от биржи контента Адвего — один из самых популярных сервисов у SEO-специалистов. Он бесплатен, доступен всем незарегистрированным и зарегистрированным пользователям. Показывает:

  • Академическую тошноту;
  • Классическую тошноту;
  • Количество стоп-слов;
  • Показатель «воды»;
  • И другие менее значимые параметры.

Istio.com. Это — сервис, разработанный специально для семантического анализа текста. Доступен всем, регистрация не обязательна. Не требует оплаты подписки. Показывает:

  • Показатель водности;
  • Тошноту;
  • Топ-10 самых используемых слов;
  • Тематику текста;
  • Другие параметры.

Miratext.ru. Это — еще один сервис от биржи копирайтинга. Тоже бесплатный, доступный зарегистрированным и незарегистрированным пользователям. Показывает:

  • Тошноту;
  • «Водянистость»;
  • Качество по закону Ципфа;
  • Облако частотности слов;
  • Другие менее значимые цифры.
Внимание! У каждого сервиса свой алгоритм, поэтому единых цифр, на которые стоит ориентироваться, нет. Например, наш текст показал тошноту 4,12/8,7%, 4,79% и 4,8% на трех разных сервисах. Цифры похожи, но не совпадают. Поэтому обязательно читайте описание самого сервиса проверки и ориентируйтесь на рекомендованные им показатели.

Проверка текста на уникальность

Пример семантического анализа текста

Давайте разберем показатели на примере анализа текста по семантическому анализатору от Адвего. Первые несколько строк — количество знаков с пробелами и без, количество слов, уникальных и значимых слов — не так важны. Важны следующие показатели:

  • Вода — 67,7%;
  • Классическая тошнота документа — 4,12%;
  • Академическая тошнота документа — 8,7%;
  • Семантическое ядро;
  • Частота слов в семантическом ядре.

Давайте остановимся на каждом показателе подробнее.

Водность текста

Семантический анализатор Адвего показывает самую высокую водность — на других сервисах при проверке нашего текста она 44% и 5%. Показатель водности — это соотношение незначимых слов к общему количеству слов. Чем больше в тексте стоп-слов, не несущих смысловой нагрузки, тем выше процент воды.

Слова, которые сервис считает «водой», выводятся в отдельной таблице «Стоп-слова». Чаще всего в нее попадают предлоги и местоимения. Кстати, нормальный показатель, упомянутый в описании семантического анализа по Адвего — 55-75%. Значит, в нашем тексте уровень воды нормальный.

: Как повысить уникальность текста

Классическая тошнота документа

Она рассчитывается по самому частотному слову, как квадратный корень из количества его вхождений. Другие сервисы проверки используют подобный алгоритм, поэтому их «тошноту» можно приравнять к показателю «классическая тошнота» на Адвего.

Определенные нормы по классической тошноте в описании анализатора не указаны. Создатели лишь рассказали, что она зависит от длины текста — например, для статьи длиной в 20 000 символов тошнота 5% нормальная, а для заметки в 1 000 символов — слишком высокая. Многие агентства и SEO-специалисты придерживаются мнения, что тошнота не должна быть выше 4-6%.

SEO-оптимизация страниц сайта

Академическая тошнота текста

Она определяется как соотношение самых частотных и значимых слов ко всему тексту. Саму формулу подсчета не раскрывают.

В описании указано, что нормальный процент академической тошноты — 5-15%. Это косвенно подтверждено самим Яндексом: в его блоге привели пример переоптимизированного текста, и академическая тошнота этой заметки составила 19%. На практике многие SEO-специалисты требуют писать статьи с тошнотой не больше 10%.

Семантическое ядро

Блок семантического ядра показывает самые часто встречающиеся слова в тексте. Именно они задают тематику материала. Поэтому на первом месте должны быть слова, релевантные теме — иначе поисковая система не поймет, о чем вы пишете, и понизит сайт в выдаче или вообще не будет показывать страницу по нужным ключевым словосочетаниям.

В нашем примере в семантическом ядре на первом месте стоит слово «вебинар». Понятно, что статья о вебинарах — это подтверждают следующие позиции ядра из тематических слов.

Частота слов в семантическом ядре

Этот показатель рассчитывается по самым распространенным в тексте словам. Чем выше процент — тем чаще встречается слово. Этот показатель тесно связан с процентом самой тошноты.

В описании семантического анализа Адвего нет рекомендуемых параметров. Многие SEO-специалисты и агентства требуют не превышать показатель в 3-4%. А в переоптимизированной заметке Яндекса максимальная частота слова в семантическом ядре превысила 8%.

В Istio.com также показывают семантическое ядро, а в анализаторе Miratext.ru его заменяет облако слов. Самые часто встречающиеся слова написаны крупным шрифтом. Семантический анализ Miratext.ru такжп показывает качество текста по Ципфа.

Точный алгоритм анализа по Ципфа неизвестен, но его создатели утверждают, что он проверяет «естественность» текста, а нормальный показатель начинается от 50%. Проверка нашего текста на анализаторе выдала показатель в 34%. А при проверке на самом сервисе Ципфа — 77%.

Поэтому на эту строчку при проверке на Miratext.ru можно не обращать внимания — цифры не совпадают.

Золотые правила написания продающего текста

Как доработать текст

Если показатели вашего текста не совпадают с рекомендуемыми параметрами, его желательно доработать. Сделать это просто, и мы подготовили небольшую шпаргалку:

  • Если «вода» высокая, удалите малозначимые слова и словосочетания, переформулируйте предложения так, чтобы в них встречалось меньше предлогов; если показатель низкий, разбавьте текст или не трогайте его
  • Если классическая тошнота высокая, удалите несколько вхождений самого часто встречающегося слова, если низкая — добавьте вхождения ключевых слов
  • Если академическая тошнота текста высокая, удалите несколько вхождений ключевых слов, если низкая — добавьте вхождения главного ключа
  • Если в семантическом ядре находятся нетематические слова, добавьте в текст вхождения ключей и других тематических слов
  • Если частота слов в семантическом ядре слишком высокая, удалите несколько вхождений

Не забывайте о том, что в первую очередь текст должен нравиться людям. Поэтому не стоит воспринимать семантический анализ текста как истину в последней инстанции — даже далеко не идеальные в плане SEO статьи попадают в топ. Например, в первой в выдаче по запросу «что такое инфляция» статье показатель воды по Адвего приближается к верхней планке, составляет 72,6%.

А на странице со второго места показатель академической тошноты превышает рекомендованную многими SEO-специалистами отметку в 10%, а частота слова в семантическом ядре превысила 5%.

Если текст интересный, полезный, структурированный, но немного не соответствует рекомендуемым показателям, можете оставить все как есть.

Источник: https://internet-marketings.ru/kak-sdelat-semanticheskij-analiz-teksta/

5 методов обработки естественного языка, которые стремительно меняют мир вокруг нас

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Собираетесь изучать NLP и заниматься разработкой приложений, основанных на обработке естественного языка? Хотите создать свое приложение или программу для ого помощника Amazon Alexa или Яндекс Алиса? В статье мы расскажем о направлениях развития и техниках, которые применяются для решения задач NLP, чтобы вам стало проще ориентироваться.

Что такое обработка естественного языка

Обработка естественного языка (далее NLP — Natural language processing) — область, находящаяся на пересечении computer science, искусственного интеллекта и лингвистики. Цель заключается в обработке и “понимании” естественного языка для перевода текста и ответа на вопросы.

С развитием ых интерфейсов и чат-ботов, NLP стала одной из самых важных технологий искусственного интеллекта. Но полное понимание и воспроизведение смысла языка  — чрезвычайно сложная задача, так как человеческий язык имеет особенности:

  • Человеческий язык  — специально сконструированная система передачи смысла сказанного или написанного. Это не просто экзогенный сигнал, а осознанная передача информации. Кроме того, язык кодируется так, что даже маленькие дети могут быстро выучить его.
  • Человеческий язык  — дискретная, символьная или категориальная сигнальная система, обладающая надежностью.
  • Категориальные символы языка кодируются как сигналы для общения по нескольким каналам: звук, жесты, письмо, изображения и так далее. При этом язык способен выражаться любым способом.

Где применяется NLP

Сегодня быстро растет количество полезных приложений в этой области:

  • поиск (письменный или устный);
  • показ подходящей онлайн рекламы;
  • автоматический (или при содействии) перевод;
  • анализ настроений для задач маркетинга;
  • распознавание речи и чат-боты,
  • ые помощники (автоматизированная помощь покупателю, заказ товаров и услуг).

Глубокое обучение в NLP

Существенная часть технологий NLP работает благодаря глубокому обучению (deep learning) — области машинного обучения, которая начала набирать обороты только в начале этого десятилетия по следующим причинам:

  • Накоплены большие объемы тренировочных данных;
  • Разработаны вычислительные мощности: многоядерные CPU и GPU;
  • Созданы новые модели и алгоритмы с расширенными возможностями и улучшенной производительностью, c гибким обучением на промежуточных представлениях;
  • Появились обучающие методы c использованием контекста, новые методы регуляризации и оптимизации.

Большинство методов машинного обучения хорошо работают из-за разработанных человеком представлений (representations) данных и входных признаков, а также оптимизации весов, чтобы сделать финальное предсказание лучше.

В глубоком обучении алгоритм пытается автоматически извлечь лучшие признаки или представления из сырых входных данных.

Созданные вручную признаки часто слишком специализированные, неполные и требуют время на создание и валидацию. В противоположность этому, выявленные глубоким обучением признаки легко приспосабливаются.

Глубокое обучение предлагает гибкий, универсальный и обучаемый фреймворк для представления мира как в виде визуальной, так и лингвистической информации. Вначале это привело к прорывам в областях распознавания речи и компьютерном зрении. Эти модели часто обучаются с помощью одного распространенного алгоритма и не требуют традиционного построения признаков под конкретную задачу.

Недавно я закончил исчерпывающий курс по NLP с глубоким обучением из Стэнфорда.

Этот курс — подробное введение в передовые исследование по глубокому обучению, примененному к NLP.

Курс охватывает представление через вектор слов, window-based нейросети, рекуррентные нейросети, модели долгосрочной-краткосрочной памяти, сверточные нейросети и некоторые недавние модели с использованием компонента памяти.

 Со стороны программирования, я научился применять, тренировать, отлаживать, визуализировать и создавать собственные нейросетевые модели. 

Замечание:  доступ к лекциям из курса и домашним заданиям по программированию находится в этом репозитории.

Векторное представление (text embeddings)

В традиционном NLP слова рассматриваются как дискретные символы, которые далее представляются в виде one-hot векторов. Проблема со словами — дискретными символами — отсутствие определения cхожести для one-hot векторов. Поэтому альтернатива — обучиться кодировать схожесть в сами векторы.

Векторное представление —  метод представления строк, как векторов со значениями. Строится плотный вектор (dense vector) для каждого слова так, чтобы встречающиеся в схожих контекстах слова имели схожие вектора.

Векторное представление считается стартовой точкой для большинства NLP задач и делает глубокое обучение эффективным на маленьких датасетах.

Техники векторных представлений Word2vec и GloVe, созданных Google (Mikolov) Stanford (Pennington, Socher, Manning) соответственно, пользуются популярностью и часто используются для задач NLP. Давайте рассмотрим эти техники.

Word2Vec

Word2vec принимает большой корпус (corpus) текста, в котором каждое слово в фиксированном словаре представлено в виде вектора.

Далее алгоритм пробегает по каждой позиции t в тексте, которая представляет собой центральное слово c и контекстное слово o.

Далее используется схожесть векторов слов для c и o, чтобы рассчитать вероятность o при заданном с (или наоборот), и продолжается регулировка вектор слов для максимизации этой вероятности.

Для достижения лучшего результата Word2vec из датасета удаляются бесполезные слова (или слова с большой частотой появления, в английском языке —  a,the,of,then).

Это поможет улучшить точность модели и сократить время на тренировку.

Кроме того, используется отрицательная выборка (negative sampling) для каждого входа, обновляя веса для всех правильных меток, но только на небольшом числе некорректных меток.

Word2vec представлен в 2 вариациях моделей:

  1. Skip-Gram: рассматривается контекстное окно, содержащее k последовательных слов. Далее пропускается одно слово и обучается нейронная сеть, содержащая все слова, кроме пропущенного, которое алгоритм пытается предсказать. Следовательно, если 2 слова периодически делят cхожий контекст в корпусе, эти слова будут иметь близкие векторы.
  2. Continuous Bag of Words: берется много предложений в корпусе. Каждый раз, когда алгоритм видим слово, берется соседнее слово. Далее на вход нейросети подается контекстные слова и предсказываем слово в центре этого контекста. В случае тысяч таких контекстных слов и центрального слова, получаем один экземпляр датасета для нашей нейросети. Нейросеть тренируется и ,наконец, выход закодированного скрытого слоя представляет вложение (embedding) для определенного слова. То же происходит, если нейросеть тренируется на большом числе предложений и словам в схожем контексте приписываются схожие вектора.

Единственная жалоба на Skip-Gram и CBOW —  принадлежность к классу window-based моделей, для которых характерна низкая эффективность использования статистики совпадений в корпусе, что приводит к неоптимальным результатам.

GloVe

GloVe стремится решить эту проблему захватом значения одного word embedding со структурой всего обозримого корпуса.

Чтобы сделать это, модель ищет глобальные совпадения числа слов и использует достаточно статистики, минимизирует среднеквадратичное отклонение, выдает пространство вектора слова с разумной субструктурой.

Такая схема в достаточной степени позволяет отождествлять схожесть слова с векторным расстоянием.

Помимо этих двух моделей, нашли применение много недавно разработанных технологий: FastText, Poincare Embeddings, sense2vec, Skip-Thought, Adaptive Skip-Gram.

Машинный перевод

Машинный перевод (Machine translation) — преобразование текста на одном естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом языке. Делает это программа или машина без участия человека.

В машинном переводе использутся статистика использования слов по соседству. Системы машинного перевода находят широкое коммерческое применение, так как переводы с языков мира — индустрия с объемом $40 миллиардов в год.

Некоторые известные примеры:

  • Google Translate переводит 100 миллиардов слов в день.

Источник: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/5-metodov-v-nlp-kotorye-izmenjat-obshhenie-v-budushhem/

Эффективный семантический анализ текста. Полное руководство

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Семантика — наука, которая изучает связи слов в тексте между собой и общую его смысловую нагрузку. Исходя из этого, семантический анализ — это анализ основных статистических показателей текста, на основе которых определяется качество статьи и перспектива ее восприятия поисковой системой.

От того, насколько качественно проведен такой анализ, зависит место текста в поисковой выдаче и попадет ли он вообще туда. Зачастую, с точки зрения семантики и полезности для пользователя, именно качественно построенной статьи достаточно, чтобы выйти в ТОП по нужным запросам поисковых систем.

В этой статье мы обговорим, из каких параметров состоит семантика текста, и как правильно ее проанализировать, чтобы довести статью до идеала.

Сервисы для семантического анализа

Чтобы получить все нужные параметры текста, нужно воспользоваться сторонними сервисами. Их представлено достаточно много, но все они работают по одним алгоритмам, поэтому результаты будут крайне похожи. Из основных сервисов, которые можно порекомендовать, будут advego.ru/text/seo, istio.com, text.ru. Работать и приводить примеры мы будем именно из сервиса advego.

Параметры анализа

Чтобы проверить текст, необходимо скопировать его в соответствующее окно и запустить проверку. Мы получим таблицу с данными, на основе которых и будем проводить анализ и вносить необходимые правки.

Разберем по блокам ту информацию, которую получаем из сервиса.

Размеры текста в символах и словах для нас не имеют особого значения. Здесь важно понимать, что статья должна быть такого размера, чтобы полностью ответить на ключевой запрос пользователя. Нас интересуют все параметры от «вода» включительно и далее.

Вода — процентный показатель количества слов, которые не относятся к теме текста. То есть не имеют для его содержания никакого значения. Абсолютно «сухой» текст не будет удобен для чтения пользователем. Слишком водный будет считаться поисковыми системами, как малоинформативный.

Поэтому нужно придерживаться золотой середины. В каждой тематике эта середина будет своя. В тексте о путешествиях водность в 70% будет нормой, в то время как в статье о программировании 30% уже будет много. Обычно, если вода более 70%, то стоит уменьшать ее всеми доступными способами.

Классическая тошнота документа определяет вхождение самого частого слова в отношении всего текста.

Слишком высокая тошнота будет считаться поисковой системой как переспам по ключевому слову, и может привести к исключению страницы из поиска. Отличной классической тошнотой считается показатель около 4-5%.

Уменьшить или увеличить этот процент можно регулировкой вхождения этого самого повторяющегося слова.

Академическая тошнота также, как и параметр классической тошноты, является важной для определения релевантности текста. Она измеряет частоту повторения всех слов в тексте. Слишком низкий процент определяется ПС как «текст не о чем», то есть не релевантный. Слишком высокий — переспамом. Чтобы понимать, как отрегулировать тошноту в нужных нам пределах, перейдем ко второму блоку.

Второй блок показывает частоту вхождения всех слов и фраз в текст. Это и есть его семантическое ядро.

Идеальным можно считать такой текст, где главные для продвижения ключевые слова стоят на первых позициях и формируют определяемые фразы.

На приведенном выше примере практически идеальное расположение слов (сам текст в примере рассказывает о способах экономии газа в квартире, где есть счетчик).

Процентное вхождение ключевых слов для современных алгоритмов поисковых систем считается отличным, если находится в пределах 2-4%. Этого достаточно для Google и Яндекс и не будет считаться переспамом. У менее популярных ПС несколько другие градации спамности текста, и их нужно учитывать при продвижении под конкретную ПС.

Также важно наличие слов из тематики статьи, которые будут идти по частотности сразу после основных ключей. Это увеличивает релевантность. ПС точно понимают, что содержание текста целиком будет отражать ключевой запрос пользователей.

Третий блок содержит список вхождений всех слов. Используя этот список, можно отрегулировать тошноту, увеличивая или уменьшая количество нужных слов.

В последнем блоке содержится информация обо всех стоп-словах. Стоп-слова — это незначимые слова, которые не учитываются в поисковых запросах и для поисковой системы не имеют никакого значения.

Большое их количество ухудшает релевантность, но они играют важную роль в читабельности текста.

Здесь также нужно придерживаться золотой середины и исключить те, от которых содержание и удобство чтения не пострадают.

Резюмируя все вышесказанное

Семантический анализ текста проводится для устранения всех ошибок в его оптимизации и создания идеальной с точки зрения ПС страницы.

Придерживаться стоит таких параметров:

  • Вода — 40-70%. Выше для гуманитарных текстов, ниже для технических.
  • Классическая тошнота — до 4-5%.
  • Академическая тошнота — до 9%.
  • Вхождения ключевых слов — в пределах 2-4%.

статьи: (Нет рейтинга)
Tweet

Источник: http://seooki.ua/blog/semanticheskij-analiz-teksta/

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

Многие компании все больше и больше интересуются методами анализа текстов. Это могут быть запросы клиентов, внутренняя переписка, чаты с клиентами, внутренняя база знаний, обзор прессы или данные парсинга соцсетей.

Все это ставит большой вопрос, каким образом можно анализировать в автоматическом режиме большие объемы данных и позже использовать полученные данные.

Рассмотрим один из перспективных текстовых процессоров на базе Paraphraser.ru. Разработчики сервиса утверждают, что Сервис идеален для анализа:

  • Диалогов с клиентами (логов общения).
  • Внутренней базы знаний.
  • Входящих текстовых запросов.
  • Результатов парсинга: соцсетей, прессы и тд.
  • Текстов для чат-ботов.

Сервис представлен в виде нескольких модулей, которые способны обрабатывать большие массивы текстов. Анализ текста в модулях реализован статистическими методами с использованием нейронных сетей.

Если коротко, то сравнение 2-х методов обработки текстов можно представить вот таким образом:

Статистические методы

Плюсы:

  • Быстрее быстрый и простой метод
  • Прозрачность и интерпретируемость результатов

Минусы:

  • Необходимость ручной настройки параметров, пороговых значений.
  • Менее качественный результат.

Машинное обучение

Плюсы:

  • Более высокое качество результата.
  • Не требуется ручная настройка.

Минусы:

  • Нужны размеченные и обучающие данные.
  • Более трудозатратый метод.
  • Чёрный ящик (непрозрачность результатов).

При этом полученные результаты можно разделить по таким видам.

Результаты семантического анализа текстов

1. Кластеризация вопросов и ответов:

a. выделение ключевых слов и синонимов,b. выделение одинаковых по смыслу словосочетаний,c. выделение однотипных вопросов,d. выделение однотипных ответов.e. выделение частотных ключевых слов и синонимов,f. выделение смысловых сочетаний ключевых слов с другими словами,

g. расчет корреляции (морфологической, семантической, векторной) между словами и словосочетаниями.

2. Определение понятий и смысла в вопросах и ответах:

a. выделение понятий с разными уровнями обобщения (центроиды),b. расчет корреляционной связи между понятиями в вопросе и понятиями в ответе,c. построение семантического ряда смыслов

d. расчет кратчайшего пути от вопроса к ответу, корреляция вопросов и уточнений в диалоге и последним или последней группой ответов.

3. Классификация вопросов и ответов.

a. Определение сущностей, определение субъекта, объекта и предмета.

4. Статистический анализ текста:

a. Количество синонимов, семантическое ядро, частотность ключевых слов.

5. Автореферирование текста.

6. Определение пропущенных частей речи.

7. Построение карт смыслов.

8. Классификация текстов исходя из данных WikiPedia.

9. Перефразирование текста.

10. Определение тональности текста.

Со слов разработчиков сервиса – сервис абсолютно не привязан к определенной тематике и не имеет ограничений в части объемов и формата данных.

Когда речь идет о статистическом анализе, то здесь все просто – используются комплексные алгоритмы, но, главное, что результат всегда может быть предсказуем. А вот, что касается машинного обучения, то здесь получается «черный ящик». Никогда не известно заранее, что получится на выходе.

Внедрение CRM-системы для увеличения прибыли компании

Кроме того, для машинного обучения очень важно иметь размеченные тексты. Иными словами, если текст не имеет оценки: верно / неверно или заранее не был классифицирован пользователем, то система сама сделать классификацию не сможет – ей необходимо показать примеры, только после этого нейросеть начинает работать.

Вот пример обработки текста чата одного коммерческого банка.

Используем статистический метод обработки текста, получаем:

Самые частотные словосочетания (с весами):

  • Открытие счета – 41%;
  • Закрытие счета — 34%.

Словосочетания (без весов) ТОП 10:

  • счет + открытие
  • счет + закрытие
  • платеж + не уходит
  • платеж + завис
  • платеж + ошибка
  • платеж + на обработке
  • поручение + не исполнено
  • поручение + на исполнении
  • поручение + на обработке
  • поручение + отозвать

Вот так может выглядеть графический интерфейс выдачи результатов анализа.

Результаты обработки семантики текста

Топ 30 клиентских запросов

Топ 30 клиентских ключевых слов

ТОП 30 ответов менеджера

Связи между ключевыми словами

Стоит отметить огромные возможности и потенциал данного сервиса. Сервис представляется по закрытой подписке и может быть настроен и кастомизирован под каждую отдельную задачу.

Со слов разработчиков все задачи могут быть вынесены в контур безопасности клиента, что, безусловно, очень важно, когда речь идет о большом массиве данных, особенно, содержащих персональные данные.
Будем следить за обновлениями и анонсами работы и результатов анализа текстов компанией ParaPhraser.ru

Источник: https://promdevelop.ru/semanticheskij-analiz-teksta-nejrosetyu-i-statisticheskimi-metodami/

Text mining: алгоритмы извлечения семантики из текстов

Семантический анализ текста нейросетью и статистическими методами

02.10.2014

text miningанализ текстовизвлечение семантикиИТ-room

Ранее мы рассказали нашим читателям об интеллектуальном анализе текстов – text mining, его теоретических и практических вопросах.

Один из таких вопросов – извлечение семантики из текста, методология, которая широко применяется для таких важных целей, как структурирование наборов данных для последующего интеллектуального анализа, совершенствование искусственного интеллекта и машинный перевод. Сегодня мы постараемся раскрыть концепцию семантического анализа текста и расскажем о его основных алгоритмах.

Извлечение семантики из текстов: концепция и цели

Пожалуй, никто не станет спорить с тем фактом, что Интернет сегодня является наиболее масштабным хранилищем знаний.

К сожалению или к счастью, знания эти далеко не всегда хранятся в удобной для понимания компьютером форме баз данных; чаще всего это, конечно же, тексты, предназначенные для чтения человеком.

Автоматизацией извлечения знаний из таких неструктурированных наборов данных как текст занимается ответвление даталогии под названием text mining.

Извлечение семантики из текстов – один из методов и одновременно задач интеллектуального анализа текста, основанный на том общеизвестном факте, что данные, «хранящиеся» в форме текста на естественном языке, обладают неопределенностью – в самом деле, человек понимает значение того или иного слова, словосочетания, предложения исходя из контекста. Научить этому компьютер – главная цель семантического анализа. Семантика – тот самый «смысловой» багаж, который несет та или иная лексическая единица в данном конкретном контексте.

Извлечение семантики из текстов включает в себя технологии, направленные на извлечение смысловых единиц, фактов, атрибутов, концепций и событий для того, чтобы на выходе аналитик получил структурированный набор данных, с которым можно работать при помощи обычных методов data mining. Или, например, для совершенствования систем машинного перевода и искусственного интеллекта.

Алгоритмы

Прежде, чем говорить о частных алгоритмах извлечения семантики из текстов, хотелось бы подчеркнуть, что в компьютерной лингвистике сложилась ситуация, когда алгоритмизация некой методологии неизбежно идет по одной из трех возможных ветвей:

  • Алгоритмы, основанные на правилах. В этом случае подход предполагает использование заранее подготовленных словарей (в виде структурированных наборов данных – чаще всего, таблиц), которые описывают все возможные варианты использования той или иной лексической единицы в тексте;
  • Алгоритмы, основанные на статистике (с применением машинного обучения). Эти подходы предполагают статистический анализ текста – и на основе вероятности появления той или иной лексической единицы в том или ином контексте подсказывают, куда «определить» ее в конкретном случае.
  • Смешанные алгоритмы. Подходы, в которых используются как статистические методологии, так и словари. Считается, что такие алгоритмы лучше всего работают в случае четко определенной предметной области данного конкретного набора данных (то есть, текста).

Шаги

Очевидно, что задача извлечения семантики из текстов получила в свое распоряжение все те же три вида алгоритмов. Правда, различия в них проявляются только на определенном шаге – предлагаем рассмотреть общую последовательность семантического анализа текста:

  1. Полученный на входе текст сегментируется (разделяется) на предложения. Каждое из предложений затем проходит процедуру синтаксического анализа – определяются члены предложения и части речи, после чего начинается извлечение семантики из каждого слова. Здесь алгоритм может сверяться с правилами, либо применять машинное обучение – а возможно, появятся признаки и того, и другого подхода; в общем и целом, результатом первого шага будет служить некий вывод синтаксического процессора по поводу того, какое значение каждое слово может принимать в данном случае. Например, для смешанного (и считающегося наиболее совершенным) подхода вывод будет сделан в форме так называемой семантической базы данных – со всеми возможными значениями слова и вероятностями его появления в данном контексте.
  2. По результатам предыдущего анализа семантика извлекается уже из всего предложения. При этом, если после первого шага семантика того или иного слова остается неопределенной (значение не ясно из контекста всего одного предложения), на данном шаге неопределенность исключается.
  3. На третьем этапе происходит представление результата и вывода – текст приобретает форму структурированного набора данных, с которым можно работать. Конечная цель семантического анализа достигнута.

Резюме

Извлечение семантики из текстов – одна из наиболее популярных задач двух важных в современном мире направлений – компьютерной лингвистике и интеллектуального анализа текстов.

Подход, нацеленный на «структурирование неструктурированного», превращение текста для людей в понятный машине набор данных, привлекает ученых и энтузиастов по всему миру. В этой статье мы рассказали о примерной структуре типичного алгоритма извлечения семантики из текста, а также о существующих теоретических подходах к проблеме.

В следующих статьях мы продолжим разговор о лингвистической «части» мира больших данных и расскажем о других, не менее интересных сторонах вопроса об анализе текстовой информации.

Елизавета Филиппова

Источник: http://datareview.info/article/text-mining-algoritmyi-izvlecheniya-semantiki-iz-teksta/

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.