Семантичний аналіз — це сукупність методів і технік, спрямованих на розуміння та інтерпретацію глибокого змісту мови, як письмової, так і усної. На відміну від синтаксичного аналізу, що зосереджується на структурі речень, семантичний аналіз фокусується на значенні слів, їхніх контекстуальних зв’язках і витягує з тексту поняття, сутності чи наміри. Це передбачає моделювання людського розуміння мови в комп’ютерних системах, і відрізняється від пошуку ключових слів чи простої категоризації можливістю здійснювати глибокий контекстуальний і концептуальний аналіз.
Сфери застосування та приклади
Семантичний аналіз використовується для інтелектуального пошуку інформації, визначення думок і настроїв у соціальних мережах, у розмовних асистентах (чат-боти), автоматичного аналізу юридичних чи медичних документів, а також для персоналізованих рекомендацій контенту. Наприклад, пошукова система завдяки цьому може зрозуміти справжній намір користувача, а система моніторингу — виявити нові тренди у великому масиві документів.
Основні інструменти, бібліотеки та фреймворки
Серед основних інструментів — spaCy, NLTK, Stanford CoreNLP і AllenNLP для обробки природної мови. Фреймворки BERT, GPT, Sentence Transformers широко використовуються для семантичного представлення тексту. Комерційні рішення, як-от MeaningCloud і IBM Watson Natural Language Understanding, також надають потужні сервіси семантичного аналізу.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Серед сучасних тенденцій — широке впровадження великих мовних моделей (LLM), здатних уловлювати складні семантичні нюанси й адаптуватися до різних контекстів. Важливими є також інтеграція зовнішніх знань (бази знань, графи знань), розвиток багатомовного й мультимодального аналізу, а також поява високопродуктивних open source моделей. Семантичний аналіз дедалі частіше інтегрується у системи підтримки прийняття рішень і сучасні рішення для пошуку документів.