Дистрибутивная семантика — это раздел математической лингвистики, который изучает значение выражений языка через их контекст употребления и распределение по различным контекстам. Дистрибутивная семантика работает с текстом как с числами. Лингвистические единицы, встречающиеся в общих контекстах, должны иметь близкие значения.
Степень близости между лингвистическими единицами (фонемами, морфемами, словами, словосочетаниями и предложениями) вычисляется на базе их распределения в больших массивах текстовых данных (корпусах). Каждому слову присваивается свой контекстный вектор. Множество векторов формируют векторное пространство. Связь между понятиями и словами естественного языка вычисляется как косинусное расстояние между этими векторами.
Семантическое пространство математически соответствует векторному
Основные принципы
- Значение слова определяется его контекстом употребления, его дистрибуцией по разным контекстам. Например, слово «лук» по-разному распределяется и понимается в контекстах «репчатый лук», «спортивный лук», жаргонное «модный лук» и т.д.
- Вместо изучения значения отдельных слов, анализируются целые выражения и предложения. Исследуется распределение слов в этих конструкциях.
- Используются математически строгие и формальные методы анализа на основе теории множеств, логики и теории вероятностей.
- Утверждается, что знание языка носителями можно представить как знание принципов соединения и распределения слов в выражениях в данном языке.
Дистрибутивная семантика пытается строго математически моделировать то, как люди реально используют и понимают язык в контекстах. Это один из важнейших подходов в современной семантике.
В чем суть метода
Суть метода дистрибутивного анализа в дистрибутивной семантике заключается в следующем:
Выбирается анализируемое слово или выражение. Собирается большое количество примеров контекстов его употребления из корпусов текстов или данных информантов. Эти контекстные примеры употребления классифицируются и группируются на основе общих признаков и характеристик.
После этого выявляются особенности распределения анализируемого слова по разным группам контекстов, образуются классы его дистрибуции. Делается вывод о значении и смыслах данного слова или выражения на основе его принадлежности разным классам дистрибуции в языке.
Путём статистического анализа большого количества фактических контекстов употребления выявляются разные аспекты значения слова и формализуется его связь с контекстным окружением.
Этот метод широко применялся в работах Харриса, Ферта, Ленненберга и других основателей дистрибутивного направления в лингвистике.
Методология
Дистрибутивному анализу в лингвистике свойствен следующий основной методологический подход:
- Индуктивный подход от частного к общему. Анализ ведётся от отдельных конкретных примеров употребления слова в речи к выведению общих принципов его семантики.
- Корпусно-ориентированный подход. Активно используются большие массивы реальных текстов и примеров употребления слов в языке.
- Количественный анализ и статистика. Применяются частотный анализ, вычисление вероятностей, корреляций, факторный анализ, кластеризация данных и другие статметоды.
- Формализация и моделирование получаемых знаний о языке с помощью математического аппарата теории множеств, логики, теории информации.
- Верифицируемость через сопоставление с новыми данными. Предлагаемые модели значения должны соответствовать новым примерам употребления слов.
Дистрибутивисты стремятся к максимально объективному и строгому анализу языка на базе реальных текстов и данных с привлечением количественных методов.
Почему метод считается формальным
Метод дистрибутивного анализа в лингвистике считается формальным по следующим причинам:
- Он опирается на математические модели, количественные методы и формальные правила вывода вместо интуитивных суждений и качественных оценок.
- Результат анализа – формальные структуры данных, классификации и формулы, отражающие распределение слов в языке, а не содержательные интерпретации значений.
- Метод стремится к максимальному устранению субъективности лингвиста, опираясь на статистический анализ объективных текстовых данных.
- Делается попытка представить знание языка носителями как манипулирование формальными символами по определённым правилам комбинаторики и распределения в последовательностях.
- Используется формальный аппарат математической логики и теории множеств для представления результатов анализа и моделирования семантики.
Дистрибутивная семантика пытается уйти от содержания языковых значений к исследованию формы – принципов сочетания и распределения элементов языка в речи.
Семантическая сеть
Идея создания семантической сети в лингвистике состоит в следующем:
- Слова и понятия языка можно представить в виде узлов графа.
- Между этими узлами существуют различные семантические отношения: родовидовые, ассоциативные, причинно-следственные и др. Их можно обозначить ребрами между узлами графа.
- Таким образом получается некоторая сеть, отражающая взаимосвязи в лексической системе языка и семантике. Это и есть семантическая сеть.
- Семантические сети могут использоваться как способ представления знаний в информационных системах и для моделирования процессов понимания естественного языка.
- Структура семантической сети может быть получена в результате лингвистического анализа больших массивов текста на основе выявления ассоциативных связей между словами.
Базовая идея заключается в графовом представлении системы значений языка и использовании этой структуры данных для решения прикладных задач обработки смысла текстов.
Семантическая сеть строится на основе анализа большого объема фактических текстов и выявления ассоциативных связей между словами. Этот подход опирается на распределение слов в контекстах, изучаемое в дистрибутивной семантике. Слова, часто встречающиеся рядом, связываются ребрами сети.
Структура семантической сети отражает системные отношения в лексике данного языка. А это и есть предмет изучения дистрибутивной семантики.
Использование графа для представления словаря соответствует стремлению дистрибутивистов к формализации описания языка.
Семантическая сеть может служить одним из способов представления знаний о системе языка, получаемых в результате дистрибутивного анализа. Это естественный и эффективный способ применения и визуализации результатов дистрибутивно-комбинаторного подхода к описанию семантики языка.
Дистрибутивно-семантические модели
Вот несколько примеров алгоритмов и методов, основанных на идеях и подходах дистрибутивной семантики:
- Алгоритмы построения семантических сетей на основе анализа распределения слов в текстовых корпусах. Они позволяют выявлять парадигматические отношения в лексике.
- Векторные модели представления значений слов, такие как word2vec. Они строят векторное представление семантики на базе совместной встречаемости слов в контексте.
- Алгоритмы кластеризации лексики по признаку распределения, которые используются при построении тезаурусов.
- Вероятностные модели языка, определяющие сочетаемость слов и выражений (например, n-граммные модели).
- Алгоритмы извлечения лексико-семантических отношений между словами, таких как гиперонимия, синонимия и антонимия.
Многие подходы компьютерной лингвистики опираются на идеи дистрибутивизма при анализе ассоциативных семантических связей на основе больших корпусов текста.
Где применяется дистрибутивная семантика и её методы
Дистрибутивная семантика и методы дистрибутивного анализа применяются в следующих основных областях:
Компьютерная лингвистика и инженерия знаний:
- построение семантических сетей и онтологий
- создание интеллектуальных систем обработки текста
- извлечение фактов и знаний из текста
Корпусная лингвистика:
- анализ лексической и семантической сочетаемости в языке
- оценка частотности слов, словосочетаний и фраз
- выявление лексико-семантических отношений между словами
Психолингвистика и нейролингвистика:
- моделирование механизмов речепорождения и восприятия человеком
- изучение процессов семантической обработки в мозге
Прикладная статистика и интеллектуальный анализ данных:
- кластеризация и классификация лексики
- построение ассоциативных правил и закономерностей
Кроме того, идеи дистрибутивной семантики повлияли на развитие когнитивной лингвистики, теории перевода и других областей науки о языке.
Использование методов дистрибутивной семантики в SEO
- Анализ семантической близости запросов. На основе словаря семантически связанных слов подбираются релевантные запросы для расширения семантического ядра сайта.
- Выявление семантически связанных ключевых слов. С помощью методов дистрибутивной семантики строят графы ассоциативных связей внутри предметной области, что позволяет найти новые семантические ядра.
- Анализ плотности ключевых фраз на странице. Используют распределение слов в тексте для оценки его тематической целостности и релевантности ключевым запросам.
- Построение семантических ядер сайта. На основе дистрибутивного анализа текстов сайта в автоматическом режиме формируется его семантическое ядро с учётом взаимосвязей понятий.
- Оптимизация заголовков и мета-тегов. Подбор семантически близких слов и словосочетаний для заголовочных тегов улучшает индексирование страниц поисковыми системами.
Методы дистрибутивной семантики позволяют более точно определить тематику текстов и подобрать релевантные запросы, что улучшает SEO.
Инструментарий
Для проведения исследований в области дистрибутивной семантики сейчас активно используются следующие программные инструменты:
- Корпусные менеджеры – скажем, Sketch Engine или CQPweb. Они позволяют делать запросы к большим корпусам текстов, получать статистику, выделять коллокации.
- Программы для построения семантических сетей на основе корпусных данных. Сюда относятся TextToOnto, TextGrapher, SemGraph, KeyConceptRelatedness.
- ПО для векторного представления слов – word2vec, fastText, GloVe. Позволяют строить векторные модели лексики.
- Системы автоматической обработки текстов на естественных языках – Stanford CoreNLP, OpenNLP, Gate. Дают разметку текста, выделяют именованные сущности.
- Пакеты статистической обработки данных – scipy, scikit-learn, R. Используются для кластеризации, классификации лексики, АБ-тестирования гипотез.
- СУБД типа neo4j с поддержкой графовых структур. Применяются для хранения и анализа семантических сетей.
С помощью этих инструментов можно эффективно реализовывать методы дистрибутивной семантики.
Для практиков SEO
Если вы хотите начать использовать методы дистрибутивной семантики всерьёз, можно попробовать следующую последовательность обучения:
- Изучить основные принципы дистрибутивной семантики. Понять идею анализа распределения слов в текстах для выявления их смысловых связей.
- Разобраться с использованием частотных словарей и поиском коллокаций в текстах. На практике поработать с корпус-менеджерами (Sketch Engine, WebCorp и др.).
- Изучить векторные модели представления слов типа Word2Vec. Потренироваться со встраиванием текстов в векторные пространства.
- Познакомиться с алгоритмами построения семантических сетей на основе текстов. Попрактиковаться с инструментами вроде TextToOnto.
- Применить полученные навыки для анализа текстов сайта, расширения семантического ядра, оптимизации метаданных и контента.
По мере практики вы сможете всё эффективнее использовать методы дистрибутивной семантики для решения конкретных SEO-задач. Главное – поэтапное погружение от теории дистрибутивизма к практическим инструментам анализа текстов.
