Введение
В последние десятилетия объём неструктурированных данных значительно увеличился. Большая часть этих данных представлена в виде текстовой информации, что обуславливает актуальность разработки методов для анализа и извлечения знаний из текстовых данных. Одной из ключевых задач в этой области является определение семантических связей между объектами, которые упоминаются в текстах. Под семантическими связями понимаются отношения между объектами, выраженные на уровне смыслового содержания, а не поверхностной лексики. Определение таких связей играет важную роль в различных приложениях: от автоматизированных систем рекомендаций до более сложных систем обработки естественного языка (NLP), таких как анализ настроений, кластеризация текстов и построение онтологий.
Основные концепции определения семантических связей
Определение семантической связи между объектами в текстах – это сложный процесс, включающий множество уровней анализа. Эта задача важна для достижения глубокого понимания текста и извлечения скрытых связей между понятиями и объектами. Данный раздел рассматривает ключевые концепции и аспекты, влияющие на правильное определение семантических связей.
Основой любого анализа семантических связей является понимание значения слов. Каждое слово представляет собой объект или понятие, связанное с определенной семантической нагрузкой. Семантика слов описывает, как эти объекты или понятия соотносятся друг с другом на уровне значений.
Например, слова «кошка» и «животное» семантически связаны, так как первое является частным случаем второго. Для определения этих связей используются различные методы:
- Словари и тезаурусы (WordNet) [1] – предоставляют иерархические отношения между словами (синонимы, антонимы, гиперонимы, гипонимы).
- Векторные представления слов (Word2Vec) [2] – переводят слова в многомерные векторы, где близость между векторами указывает на семантическую близость слов.
Одним из ключевых аспектов анализа текстовых данных является выявление семантических отношений между объектами. Объекты могут быть любыми сущностями в тексте: людьми, предметами, действиями или абстрактными понятиями. Семантические связи между ними могут быть различными [3]:
- Таксономические связи – один объект является подмножеством другого (например, «яблоко» – это вид «фрукта»).
- Атрибутивные связи – один объект характеризует другой. Например, «красное яблоко» – атрибутивная связь между цветом и объектом.
- Причинно-следственные связи – один объект вызывает изменения или воздействует на другой. Пример: «дождь намочил землю».
- Функциональные и ассоциативные связи – объекты взаимодействуют друг с другом. Например, «врач лечит пациента».
Контекст играет решающую роль в определении значений и связей между объектами. Одни и те же слова или объекты могут иметь разные значения в зависимости от контекста, что приводит к разным семантическим связям. Например, слово «банк» может означать финансовое учреждение или берег реки в зависимости от предложения.
Контекстная семантика подразумевает анализ связей на основе:
- Локального контекста – близлежащие слова и предложения могут существенно изменять значение слов и связь между объектами. Например, в предложении «ученик читает книгу», объектом взаимодействия является книга, в то время как в «ученик читает книгу учителю» добавляется новый объект, и связь усложняется.
- Глобального контекста – взаимосвязь объектов в рамках всего текста также может быть важна для правильной интерпретации. Например, тема текста или его жанр могут повлиять на восприятие семантических связей.
Модели на основе глубокого обучения, такие как BERT и GPT, способны учитывать как локальный, так и глобальный контекст для определения значений и взаимосвязей.
Основной проблемой в семантическом анализе является многозначность (полисемия) слов и объектов. Когда одно и то же слово может иметь несколько значений, требуется дополнительный анализ, чтобы правильно установить, какое значение имеет объект в данном контексте. Например, слово «ключ» может означать инструмент, набор символов для шифрования или важный элемент какого-либо процесса. Без анализа контекста невозможно определить правильную семантическую связь.
Для разрешения полисемии используются такие подходы, как:
- Разрешение многозначности слов (Word Sense Disambiguation, WSD) – это задача, которая фокусируется на выборе правильного значения слова из множества возможных значений на основе контекста.
- Контекстуальные эмбеддинги – современные модели, такие как ELMo и BERT, создают векторные представления слов, которые зависят от их контекста, позволяя более точно определять их значение.
Методы и технологии определения семантических связей
Традиционные методы семантического анализа часто основываются на заранее заданных правилах, которые описывают, как объекты взаимодействуют друг с другом в тексте. Такие системы зависят от грамматических и семантических правил, заранее определенных лингвистами. Рассмотрим некоторые из этих методов:
- Методы на основе правил (Rule-Based Approaches). Традиционные методы семантического анализа часто основываются на заранее заданных правилах, которые описывают, как объекты взаимодействуют друг с другом в тексте. Такие системы зависят от грамматических и семантических правил, заранее определенных лингвистами. Методы на основе правил эффективны в структурированных или доменно-ориентированных текстах, но они ограничены в применении на больших объемах данных, так как требуют ручной настройки и не всегда хорошо справляются с вариативностью языка.
- Методы машинного обучения (Machine Learning Approaches). Современные методы определения семантических связей основываются на алгоритмах машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют моделям автоматически учиться на больших объемах данных и выявлять сложные закономерности в тексте. Использование алгоритмов классификации, таких как наивный байесовский классификатор, SVM (Support Vector Machines) или логистическая регрессия, позволяет обучать модели на размеченных данных для предсказания семантических связей. В этом подходе модели учатся различать типы отношений между объектами на основе их контекстов и других признаков текста.
- Векторные представления слов (Word Embeddings). Одним из важнейших достижений в области NLP стало введение векторных представлений слов, которые позволяют кодировать семантическое значение слов в виде векторов в многомерном пространстве. Word2Vec – один из первых подходов к созданию векторных представлений слов, предложенный Google. В Word2Vec слова представляются в виде плотных векторов, где семантически близкие слова располагаются рядом.
- Контекстуальные эмбеддинги (Contextualized Embeddings). Современные технологии NLP делают акцент на том, что значение слова зависит от контекста. Контекстуальные эмбеддинги позволяют учитывать изменчивость значения слова в зависимости от его окружения.
Например, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) от Google использует двунаправленный анализ контекста, что позволяет ей учитывать все слова вокруг анализируемого слова, как слева, так и справа [4]. Это делает её одной из самых мощных моделей для определения семантических связей в тексте. BERT применяется для задач поиска семантических связей между объектами, разрешения многозначности и анализа отношений.
Модели GPT (Generative Pretrained Transformer) также используют трансформеры для создания контекстуальных представлений слов [5]. Несмотря на то, что они тренируются по направлению слева направо, их последующие улучшения позволяют эффективно решать задачи семантического анализа текста, особенно при генерации текста с учетом сложных семантических связей.
Заключение
Определение семантических связей между объектами в текстовых данных представляет собой одну из ключевых задач в области обработки естественного языка. Современные подходы к решению этой задачи существенно отличаются от традиционных методов за счёт использования машинного обучения и контекстуальных моделей, что позволяет учитывать сложность и многозначность естественного языка.
В работе были рассмотрены различные методы, начиная от подходов на основе правил и заканчивая моделями глубокого обучения, такими как BERT и GPT. Эти методы продемонстрировали свою эффективность в выявлении таксономических, атрибутивных, причинно-следственных и других типов семантических связей. Особенно важным оказался учёт контекста, как локального, так и глобального, что позволило улучшить точность и надёжность выявления скрытых связей между объектами.
Также, технологии, такие как Word2Vec, BERT и GPT, показали высокие результаты при обработке неструктурированных данных, позволяя моделям глубже понимать содержание текстов и лучше интерпретировать взаимоотношения между объектами.
Таким образом, использование современных методов семантического анализа текстов открывает новые возможности для автоматизированного извлечения знаний и понимания больших массивов данных.
Список литературы
- WordNet. A Lexical Database for English [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://wordnet.princeton.edu/
- Использование модели Word2Vec для кластеризации больших текстовых данных [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=1170
- Батура, Т.В. Семантический анализ и способы представления смысла текста в компьютерной лингвистике. / Т.В. Батура // Программные продукты и системы. — 2016. — №4. — С. 45-57
- Google BERT: первые подробности о новом алгоритме на основе deep learning [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://tools.pixelplus.ru/news/google-bert-algorithm
- Что такое GPT: раскрываем тайны трансформеров [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://proglib.io/p/chto-takoe-gpt-raskryvaem-tayny-transformerov-2024-04-11