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. 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.
10 самых популярных слов в русском языке:
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:
- tfi,j– частота слова в тексте,
- dfj– количество документов, содержащих текст с данным словом,
- 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.
|
Слово |
DF |
IDF |
|
Ромео |
1 |
1,57 |
|
салат |
2 |
1,27 |
|
Фальстаф |
4 |
0,967 |
|
лес |
12 |
0,489 |
|
боевой |
21 |
0,074 |
|
дурачить |
36 |
0,012 |
|
хорошо |
37 |
0 |
|
милая |
37 |
0 |
Что нужно знать SEO-специалисту
- 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.
- 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.
- 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».
- 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:
- Лангустины считаются деликатесом.
- У лангустинов белое мясо в хвосте и на теле, сочное, слегка сладкое и постное.
- При выборе лангустинов мы обращаем внимание на полупрозрачный оранжевый цвет.
Также вы определенно сталкиваетесь со следующим, так как большинство читателей знают, что такое креветка:
- Креветки – это лакомство, которое хорошо сочетается с белым вином и соусом.
- Нежное мясо креветки можно добавить к пасте.
- 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».
|
Контекст |
Ключевое слово |
Контекст |
|
сахар, нарезанный лимон, столовая ложка |
абрикос |
варенье, щепотка каждого из |
|
их удовольствие. Она осторожно взяла пробу |
ананас |
и другой фрукт, вкус которого она сравнила |
|
хорошо подходит для программирования на цифровом |
компьютер |
В поиске оптимальной R-стадии политики из |
|
с целью сбора данных и |
информация |
необходимо для исследования, разрешенного в |
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.
|
трубкозуб |
... |
компьютер |
данные |
зажимать |
результат |
сахар |
... | |
|
абрикос |
0 |
... |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
... |
|
ананас |
0 |
... |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
... |
|
цифровой |
0 |
... |
2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
... |
|
информация |
0 |
... |
1 |
6 |
0 |
4 |
0 |
... |
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
- 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.
- 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.
- 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.
ВКонтакте
