0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Что такое семантический анализ

Как сделать семантический анализ текста

Семантический анализ текста показывает, из каких слов и словосочетаний состоит контент и какие из них встречаются чаще всего. Преимущественно его используют для SEO-текстов с ключевыми словами и LSI-шлейфами: анализ позволяет примерно представить, как на контент отреагирует поисковая система. Но не всегда цифры бывают понятны, а результат правок по советам семантического анализа — хорошим. Мы расскажем, как сделать анализ, на что обратить внимание и что делать с показателями.

Кстати, в качестве примера для разбора мы будем использовать анализ статьи о вебинарах из нашего блога.

Онлайн-сервисы семантического и SEO-анализа текста

Рекомендуем: Click.ru – сервис контекстной рекламы для профессионалов

Advego.com . Семантический анализ от биржи контента Адвего — один из самых популярных сервисов у SEO-специалистов. Он бесплатен, доступен всем незарегистрированным и зарегистрированным пользователям. Показывает:

  • Академическую тошноту;
  • Классическую тошноту;
  • Количество стоп-слов;
  • Показатель «воды»;
  • И другие менее значимые параметры.

Istio.com . Это — сервис, разработанный специально для семантического анализа текста. Доступен всем, регистрация не обязательна. Не требует оплаты подписки. Показывает:

  • Показатель водности;
  • Тошноту;
  • Топ-10 самых используемых слов;
  • Тематику текста;
  • Другие параметры.

Miratext.ru . Это — еще один сервис от биржи копирайтинга. Тоже бесплатный, доступный зарегистрированным и незарегистрированным пользователям. Показывает:

  • Тошноту;
  • «Водянистость»;
  • Качество по закону Ципфа;
  • Облако частотности слов;
  • Другие менее значимые цифры.

Пример семантического анализа текста

Давайте разберем показатели на примере анализа текста по семантическому анализатору от Адвего. Первые несколько строк — количество знаков с пробелами и без, количество слов, уникальных и значимых слов — не так важны. Важны следующие показатели:

  • Вода — 67,7%;
  • Классическая тошнота документа — 4,12%;
  • Академическая тошнота документа — 8,7%;
  • Семантическое ядро;
  • Частота слов в семантическом ядре.

Давайте остановимся на каждом показателе подробнее.

Водность текста

Семантический анализатор Адвего показывает самую высокую водность — на других сервисах при проверке нашего текста она 44% и 5%. Показатель водности — это соотношение незначимых слов к общему количеству слов. Чем больше в тексте стоп-слов, не несущих смысловой нагрузки, тем выше процент воды.

Слова, которые сервис считает «водой», выводятся в отдельной таблице «Стоп-слова». Чаще всего в нее попадают предлоги и местоимения. Кстати, нормальный показатель, упомянутый в описании семантического анализа по Адвего — 55-75%. Значит, в нашем тексте уровень воды нормальный.

Классическая тошнота документа

Она рассчитывается по самому частотному слову, как квадратный корень из количества его вхождений. Другие сервисы проверки используют подобный алгоритм, поэтому их «тошноту» можно приравнять к показателю «классическая тошнота» на Адвего.

Определенные нормы по классической тошноте в описании анализатора не указаны. Создатели лишь рассказали, что она зависит от длины текста — например, для статьи длиной в 20 000 символов тошнота 5% нормальная, а для заметки в 1 000 символов — слишком высокая. Многие агентства и SEO-специалисты придерживаются мнения, что тошнота не должна быть выше 4-6%.

Академическая тошнота текста

Она определяется как соотношение самых частотных и значимых слов ко всему тексту. Саму формулу подсчета не раскрывают.

В описании указано, что нормальный процент академической тошноты — 5-15%. Это косвенно подтверждено самим Яндексом: в его блоге привели пример переоптимизированного текста , и академическая тошнота этой заметки составила 19%. На практике многие SEO-специалисты требуют писать статьи с тошнотой не больше 10%.

Читать еще:  Шелдон сидни слушать аудиокниги

Семантическое ядро

Блок семантического ядра показывает самые часто встречающиеся слова в тексте. Именно они задают тематику материала. Поэтому на первом месте должны быть слова, релевантные теме — иначе поисковая система не поймет, о чем вы пишете, и понизит сайт в выдаче или вообще не будет показывать страницу по нужным ключевым словосочетаниям.

В нашем примере в семантическом ядре на первом месте стоит слово «вебинар». Понятно, что статья о вебинарах — это подтверждают следующие позиции ядра из тематических слов.

Частота слов в семантическом ядре

Этот показатель рассчитывается по самым распространенным в тексте словам. Чем выше процент — тем чаще встречается слово. Этот показатель тесно связан с процентом самой тошноты.

В описании семантического анализа Адвего нет рекомендуемых параметров. Многие SEO-специалисты и агентства требуют не превышать показатель в 3-4%. А в переоптимизированной заметке Яндекса максимальная частота слова в семантическом ядре превысила 8%.

В Istio.com также показывают семантическое ядро, а в анализаторе Miratext.ru его заменяет облако слов. Самые часто встречающиеся слова написаны крупным шрифтом. Семантический анализ Miratext.ru такжп показывает качество текста по Ципфа. Точный алгоритм анализа по Ципфа неизвестен, но его создатели утверждают, что он проверяет «естественность» текста, а нормальный показатель начинается от 50%. Проверка нашего текста на анализаторе выдала показатель в 34%. А при проверке на самом сервисе Ципфа — 77%. Поэтому на эту строчку при проверке на Miratext.ru можно не обращать внимания — цифры не совпадают.

Как доработать текст

Если показатели вашего текста не совпадают с рекомендуемыми параметрами, его желательно доработать. Сделать это просто, и мы подготовили небольшую шпаргалку:

  • Если «вода» высокая, удалите малозначимые слова и словосочетания, переформулируйте предложения так, чтобы в них встречалось меньше предлогов; если показатель низкий, разбавьте текст или не трогайте его
  • Если классическая тошнота высокая, удалите несколько вхождений самого часто встречающегося слова, если низкая — добавьте вхождения ключевых слов
  • Если академическая тошнота текста высокая, удалите несколько вхождений ключевых слов, если низкая — добавьте вхождения главного ключа
  • Если в семантическом ядре находятся нетематические слова, добавьте в текст вхождения ключей и других тематических слов
  • Если частота слов в семантическом ядре слишком высокая, удалите несколько вхождений

Не забывайте о том, что в первую очередь текст должен нравиться людям. Поэтому не стоит воспринимать семантический анализ текста как истину в последней инстанции — даже далеко не идеальные в плане SEO статьи попадают в топ. Например, в первой в выдаче по запросу «что такое инфляция» статье показатель воды по Адвего приближается к верхней планке, составляет 72,6%.

А на странице со второго места показатель академической тошноты превышает рекомендованную многими SEO-специалистами отметку в 10%, а частота слова в семантическом ядре превысила 5%.

Если текст интересный, полезный, структурированный, но немного не соответствует рекомендуемым показателям, можете оставить все как есть.

А какими показателями при проверке руководствуетесь вы? Поделитесь своим мнением в комментариях!

Что такое семантический анализ

Содержание статьи

  • Что такое семантический анализ
  • Омонимы: виды и примеры
  • Как сделать контент-анализ

Основы семантического анализа

Семантический анализ представляет собой одну из наиболее сложных математических задач. Основная трудность здесь состоит в том, чтобы научить автоматические поисковые системы и другие системы искусственного интеллекта верно трактовать смысловые единицы и передавать читателям или слушателям речевые образы без искажений.

Читать еще:  Какой бизнес открыть в Канаде

Правильное распознавание образов всегда считалось одним из определяющих свойств человека и некоторых других живых существ. По своей сути образ есть определенным способом составленное описание какого-либо объекта. Человек распознает целостные конструкции в течение всего времени бодрствования, что необходимо для правильной оценки ситуации и принятия решений. В современной культуре значительную часть образов человек получает из текстовой информации.

Естественный человеческий язык развивался большей частью стихийно, а не формализовано, как, например, языки программирования. По этой причине возникают трудности в распознании и понимании текстов, что ведет к их двойному толкованию. Большое значение в понимании информационных потоков играет контекст ситуации. Не зная контекста, очень просто воспринять текстовую информацию в искаженном виде. Если человек обычно верно извлекает смысл из контекста, то машине сделать это бывает очень сложно. Подобные проблемы и решаются в ходе семантического анализа.

Семантический анализ: сущность и методология

При первичной обработке текстов автоматическим машинным методом обычно используют синтаксический и морфологический анализ. Остается сделать лишь один шаг, чтобы представить смысл отдельных частей текста формальным образом, то есть перейти к семантическому анализу (Журнал «Молодой ученый», «Семантический анализ текстов», Н. Чапайкина, май 2012).

Методологической основой традиционного семантического анализа является исследование синтаксической и морфологической составляющих языка. Вначале производится построение синтаксического дерева отдельного предложения. Затем следует морфологический анализ языковой структуры. На данном этапе отсеиваются слова с одинаковым звучанием, но разным значением (омонимы). Без такой предварительной проработки текста семантический анализ будет затруднен.

Собственная методология семантического анализа включает в себя смысловую интерпретацию речевых конструкций, а также установление содержательного компонента в отношениях между частями текста. При этом элементами анализа могут выступать не только отдельные слова, но и их сочетания. Обращаясь к семантическому анализу, ученые рассматривают текст не только как совокупность слов и предложений, но и стараются сконструировать целостный смысловой образ, заложенный автором.

Что такое семантический анализ

Следующий шаг анализа текста программы – семантический, существенно отличается от двух предыдущих – лексического и синтаксического. И дело не столько в том, что фаза семантического анализа реализуется не формальными, а содержательными методами (т.е. на данный момент нет универсальных математических моделей и формальных средств описания «смысла» программы). Лексический и синтаксический анализ имеют дело со структурными, т.е. внешними, текстовыми конструкциями языка. Семантика же, ориентированная на содержательную интерпретацию, имеет дело с внутренним представлением «смысла» объектов, описанных в программе. Для любого, имеющего опыт практического программирования, ясно, что формальные конструкции языка дают описание свойств и действий над внутренними объектами, с которыми имеет дело программа. Для начала перечислим все, что их касается и лежит на поверхности:

· большинство объектов являются именованными. Имя объекта позволяет его идентифицировать, существуют различные области действия имен, соглашения об именах, различные умолчания и т.п.. Все это относится к семантике;

виды, сложность и набор характеристик объектов различаются в разных языках программирования и сильно зависят от области приложения языка (в этом смысле семантика языков программирования более разнообразна, нежели синтаксис и лексика). Например, классический Си, ориентированный на максимальное приближение к архитектуре компьютера, работает с такими объектами, как типы данных, переменные, функции. Все они имеют различные свойства и характеристики. Например, переменная характеризуется именем, типом данных, размерностью, областью действия, временем жизни, текущим значением;

объекты связаны между собой (ссылаются друг на друга). В том же Си переменная ссылается на описание того типа данных, к которому она относится, далее производный тип данных ссылается на базовый и т.п.. Можно сказать, что семантика программы во внутреннем представлении выглядит как система взаимосвязанных объектов;

Читать еще:  Как получить стикеры lego в вк

внутреннее представление семантики программы не совсем удачно называется семантическими таблицами. На самом деле структура данных, соответствующая представлению семантики, может быть любой. Термин «таблицы» говорит о том, что имеются множества объектов различных типов, для каждого из которых заведена отдельная таблица, но нельзя забывать, что элементы различных таблиц связаны между собой. Наиболее близкий термин для описания подобной системы – база данных.

Семантика программы – внутренняя модель (база данных) множества именованных объектов, с которыми работает программа, с описанием их свойств, характеристик и связей.

Теперь, когда у нас есть представление о синтаксической фазе, можно оценить ее центральную роль в организации процесса трансляции. Только на уровне синтаксиса текст программы представляет собой единое структурное целое – любое предложение языка сводится к единственному начальному нетерминалу Z . Лексические единицы, как известно, вообще независимы друг от друга и являются терминальными символами синтаксиса. Семантика программы тоже не обладает структурной целостностью и представлена фрагментарно, но при этом связана с синтаксисом следующим образом:

один и тот же семантический объект (например, переменная) может встречаться в различных, синтаксически несвязанных частях программы;

синтаксические конструкции описаний, определений и объявлений являются источником семантики объектов программы, они «заявляют» о существовании объектов и задают их свойства;

синтаксические конструкции, связанные с действиями, выполняемыми над объектами, являются потребителями семантики, их интерпретация, корректность, «смысл» зависят от семантических свойств объекта. Забегая вперед, можно заметить, что заключительная фаза трансляции (генерация кода, интерпретация) может рассматриваться как особые семантические действия, производимые над объектами;

первичным источником семантики является лексический анализ. Некоторые из лексем (например, идентификаторы и константы) наряду с классом лексемы (обозначение выходной единицы лексического анализа), т.е. символом (обозначение той же единицы на входе синтаксического анализатора) имеют значение. Значением лексемы является сама распознанная цепочка литер, она и представляет семантическую составляющую лексемы, которая попадает в семантические таблицы;

лексемы, или то же самое, что терминальные символы входной строки (в терминах синтаксического анализа), ссылаются в семантические таблицах на свою семантику. В дальнейшем каждый промежуточный нетерминал также ссылается на собственную семантику. При этом любое правило преобразует семантику терминалов и нетерминалов правой части в семантику нетерминала левой части при помощи назначенной правилу семантической процедуры. Таким образом, формирование семантической составляющей связано с движением снизу вверх по синтаксическому дереву, от вершин – потомков к предкам.

семантическая процедура, получая ссылки на семантику терминальных и нетерминальных символов правой части, формирует семантику результата и размещает ее в семантических таблицах, связывая ее через ссылку с нетерминалом левой части. Таким образом, семантическая составляющая транслятора тоже является фрагментарной (набор семантических процедур, соответствующих правилам грамматики) и объединяется в единое целое только в рамках синтаксического дерева.

Задача семантического анализа, т.е. «описания смысла» фразы относится скорее к области искусственного интеллекта. Ее неформализуемость означает, что она не имеет формальных средств описания, например, языков. Следовательно, семантическая модель языка разрабатывается в каждом случае уникально, здесь отсутствует общий подход, а имеет место набор частных решений и рекомендаций. Отсюда и уникальность семантики языка.

Замечание. Исторически сложилось, что в описание семантической фазы трансляции часто попадают разделы, связанные со структурами данных и алгоритмами их обработки, например, такие как хеширование (размещение и поиск вычислением адреса), двоичный поиск в таблицах. На самом деле они не имеют никакого отношения к основной идее: множества объектов внутреннего представления программы могут быть реализованы и в виде списков, деревьев и т.п..

Источники:

http://postium.ru/kak-sdelat-semanticheskij-analiz-teksta/
http://www.kakprosto.ru/kak-850236-chto-takoe-semanticheskiy-analiz
http://ermak.cs.nstu.ru/trans/Trans411.htm

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

Adblock
detector