Analiza semantică reprezintă ansamblul de metode și tehnici dedicate înțelegerii și interpretării sensului profund al limbajului, fie el scris sau vorbit. Spre deosebire de analiza sintactică, care se concentrează pe structura frazelor, analiza semantică vizează semnificația cuvintelor, relațiile lor contextuale și extragerea conceptelor, entităților sau intențiilor dintr-un text. Implică modelarea înțelegerii limbajului uman de către sisteme informatice și se distinge de simpla căutare de cuvinte-cheie sau de clasificare prin capacitatea de analiză contextuală și conceptuală avansată.
Cazuri de utilizare și exemple
Analiza semantică este folosită în recuperarea inteligentă a informațiilor, detectarea opiniilor și sentimentelor pe rețele sociale, asistenți conversaționali (chatbots), analiza automată a documentelor juridice sau medicale și recomandarea personalizată de conținut. De exemplu, permite unui motor de căutare să identifice intenția reală din spatele unei interogări sau unui sistem de monitorizare să descopere subiecte emergente într-un volum mare de documente.
Principalele instrumente software, biblioteci și framework-uri
Instrumente de referință includ spaCy, NLTK, Stanford CoreNLP și AllenNLP pentru procesarea limbajului natural. Framework-uri precum BERT, GPT și Sentence Transformers sunt folosite pentru reprezentarea semantică prin embeddings. Soluții comerciale precum MeaningCloud sau IBM Watson Natural Language Understanding oferă servicii avansate de analiză semantică.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Cele mai recente progrese includ modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), capabile să surprindă nuanțe semantice complexe și să se adapteze la contexte variate. Integrarea cunoștințelor externe (baze de cunoștințe, grafuri de cunoștințe), analiza multilingvă și multimodală, precum și emergența unor modele open source performante sunt tendințe majore. Analiza semantică este din ce în ce mai integrată în sistemele de suport decizional și soluțiile avansate de căutare documentară.