Analiza semantyczna to zbiór metod i technik służących do zrozumienia i interpretacji głębokiego znaczenia języka pisanego lub mówionego. W przeciwieństwie do analizy składniowej, która koncentruje się na strukturze zdań, analiza semantyczna skupia się na znaczeniu słów, ich relacjach kontekstowych oraz wydobywaniu z tekstu pojęć, bytów czy intencji. Obejmuje modelowanie ludzkiego rozumienia języka w systemach komputerowych i odróżnia się od prostego wyszukiwania słów kluczowych czy kategoryzacji, umożliwiając bardziej zaawansowaną analizę kontekstową i koncepcyjną.
Przykłady zastosowań i wykorzystania
Analiza semantyczna jest wykorzystywana m.in. w inteligentnym wyszukiwaniu informacji, analizie opinii i nastrojów w mediach społecznościowych, asystentach konwersacyjnych (chatbotach), automatycznej analizie dokumentów prawnych lub medycznych oraz w rekomendacji spersonalizowanych treści. Przykładowo, pozwala wyszukiwarce lepiej zrozumieć rzeczywiste intencje użytkownika lub systemom monitoringu identyfikować nowe tematy w dużych zbiorach dokumentów.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki
Wiodące narzędzia to spaCy, NLTK, Stanford CoreNLP i AllenNLP do przetwarzania języka naturalnego. Frameworki takie jak BERT, GPT czy Sentence Transformers są szeroko stosowane do reprezentacji semantycznej tekstów. Rozwiązania komercyjne, jak MeaningCloud czy IBM Watson Natural Language Understanding, oferują zaawansowane usługi analizy semantycznej.
Najnowsze osiągnięcia, ewolucja i trendy
Do najnowszych osiągnięć należą duże modele językowe (LLM), zdolne do uchwycenia złożonych niuansów semantycznych i adaptacji do różnych kontekstów. Ważne trendy to także integracja wiedzy zewnętrznej (bazy wiedzy, grafy wiedzy), analiza wielojęzyczna i multimodalna oraz rozwój wydajnych modeli open source. Analiza semantyczna jest coraz częściej integrowana z systemami wspomagania decyzji i zaawansowanymi narzędziami wyszukiwania dokumentów.