Особенности проведения семантического анализа

Подготовка любого текста преследует определенную цель, для достижения которой автору предстоит «свернуть горы» литературы и преподнести соответствующие моменты в доступном, ясном и понятном виде. Оценить новоиспеченный материал на предмет содержательности и логичности можно с помощью семантического анализа.

Понятие, функции и виды семантического анализа данных

Семантический анализ представляет собой специфический рабочий инструмент, позволяющий оценить качество текста с акцентом на его информативность, читабельность логичность, доступность и ясность. То есть основная задача данного подхода состоит в установлении сути описываемых явлений в рамках обозначенной темы.

Проще говоря, семантическая оценка текста – это аналитическая работа, связанная с оценкой содержательности материалов и определением значений как исследования в целом, так и его отдельных фрагментов (разделов, абзацев и слов). Она свойственна как студенческим и научным работам, так и иным произведениям.

На практике выделяют два основных вида семантического анализа текста. Первый – ручной. В этом случае автор или эксперт оценивает полноту раскрытия темы и обоснованность всех заявлений, предложений и выводов. В этом ракурсе важно выделить основную идею, информационную и доказательную базу, определить семантическое ядро и логику научной мысли, определить сильные и слабые стороны и общие впечатления по теме (что неясно, что отмечено и пр.).

Второй вид семантического анализа текста – автоматизированный. Он сводится к использованию специальных программ, которые оценивают текст на «машинном» или программном уровне посредством перевода качественной информации в количественный вид, а также посредством определения ключевых слов, идеи и отдельных содержательных моментов. Его реализация возможна посредством привлечения современных методов – нейросетей, а также в рамках автоматизированных систем по проведению грамматического, орфографического анализа, плагиата и пр. Программный анализ семантики позволяет определить часто употребляемые слова, лингвистические огрехи в тексте, уровень водности и тошнотности.

Обратите внимание, что семантический анализ ручного типа нацелен на переосмысление текста и выделение его сути: тема, идея, факты, выводы, результаты, логика и пр. Автоматизированный вариант же призван выделить «технические особенности» текста с акцентом на частоту употребления слов, уникальность текста, соблюдение классических правил лингвистики и пр.

Семантическая оценка информации выполняет следующие немаловажные функции:

• Информационная, позволяющая разобраться в сути материалов: о чем текст, какова основная мысль и идея автора, авторская позиция и пр.;
• Описательная, призванная отметить конкретику, логику и структуру исследования: этапы, методы, лексические, стилистические, синтаксические и иные лингвистические особенности;
• Структурная, позволяющая оценить состав, этапы исследования и причинно-следственные связи, полному раскрытия темы и пр.;
• Преобразовательная, позволяющая отметить логические и технические аспекты в тексте, грамотно переведя естественный язык на машинный, качественную информацию в количественный вид и наоборот;
• И пр.

Семантический анализ текста помогает авторам и целевой аудитории убедиться в грамотности, логичности и завершенности исследования, обоснованности всех заявлений и предложений, полноте раскрытия темы.

В центре внимания находится так называемое семантическое ядро, о котором мы писали ранее.

Правила проведения семантического анализа данных

Семантический анализ – это не просто логическая обработка текста с акцентом на тему и замысел. В данном случае важно опираться на базовые правила семантико-аналитической деятельности.

Первый принцип – тематическая обособленность. Он гласит, что целевой аудитории предстоит разбираться в смысловой насыщенности и логике исследования, посвященного конкретной теме или проблеме. То есть будет производиться оценка конкретного источника информации (текста) или темы в целом, но при этом границы аналитической мысли будут известны заранее (суть, идея, проблема).

Второй принцип семантической обработки текста состоит в оценке полноты освещения намеченного вопроса. В данном случае важно четко обозначить семантическое ядро и оценить достаточность подобранной информационной базы для его раскрытия и освещения, все ли моменты ясны и понятны, какие вопросы возникают и пр. Если после изучения текста у пользователей остаются неразрешенными, то исследование считается неполным или логически незавершенным, требующим доработки.

Третий принцип – определение основной идеи и логики исследования. В данном случае важно выделить определенную концепцию, которую автор развивает на протяжении проекта, и отметить последовательность действий, их связь, результативность, оправданность и уместность, необходимость. Здесь же важно проанализировать гипотезу и авторскую позицию, степень их обоснованности, совпадения и пр.

Четвертый канон семантического анализа текста предполагает оценку соответствия и соотношения содержания исследования с темой и заголовками разделов. При грамотной подаче, наименование исследования и его разделов будут подчеркивать суть и основные моменты каждого составного элемента, подчеркивая последовательность суждений, мероприятий и мыслей исследователя. Притом реализация данного правила предполагает, что заголовки и содержимое разделов будут совпадать, а информация, преподносимая в рамках проекта – может быть соотнесена с другими первоисточниками для проверки степени ее достоверности, надежности и качества.

Пятый принцип семантической обработки текста – эмоциональная и лексическая насыщенность текста. Рассматриваемый канон предполагает оценку используемых терминов, слов, оборотов и конструкций в рамках обозначенной темы и стилистических требований (особенностей) проекта. Реализация этого правила позволит оценить корректность выражений и необходимость их корректуры с учетом действующих стандартов, смысловой нагрузки материалов, научной принадлежности и пр.

Таким образом, для проведения семантического анализа важно соблюдать выше обозначенные правила. Их выполнение позволит исследователю разобраться в составе и сути исследовании, определить ключевые аспекты и сделать корректные, обоснованные выводы.

Этапы семантического анализа текста

Проведение семантического анализа текста – процесс последовательный, этапированный. В данном деле можно пользоваться стандартными подходами и/или адаптировать их под собственные нужды, цели и пр.

Алгоритм действий при проведении ручного и автоматизированного анализа кардинально разнятся. Притом чаще всего эксперты оценивают «семантику» исследования в ручном формате, а затем – в рамках программного подхода.

Ручной семантический анализ данных сводится к выполнению следующих действий. Первый шаг – вычитка текста для получения первичных представлений о ключевых моментах: сути, основной идеи, выводы и пр. На данной стадии необходимо понять, о чем текст, какие факты отражают те или иные тенденции и явления, какие выводы сделал автор и пр.

Второй шаг семантического анализа текста – анализ темы и основной части проекта. На данной стадии важно определить ключевые моменты исследования: выделить тему и проблему, авторскую идею, факты, основную информационную базу. В данном случае важно отметить границы исследования и степень из соблюдения, выхода за них и пр.

Третий этап семантической оценки текста заключается в определении структуры, этапов и логики научного исследования. Здесь эксперту предстоит полностью окунуться в произведение или материал и выделить следующие моменты: основные этапы и мероприятия, тенденции и факты, выводы. Притом важно обозначить промежуточные и конечные результаты исследования.

Четвертый этап – определение противоречий. В рамках семантической обработки текста происходит определение основных моментов и результатов исследования, сопоставление располагаемых данных между собой и сравнение результатов научной мысли с аналогичными изысканиями, мнениями и научными фактами. Если в составе проекта наблюдаются нестыковки, возникают сомнения относительно качества и корректности результатов, то важно доработать материал и привести его в единый, логичный, обоснованный и состоятельный вид.

Пятый этап – обобщение, общие выводы и впечатления о тексте, его качестве. В данном случае эксперт выделяет достоинства и недостатки в логике, лексике, лингвистические особенности материалов и отмечает необходимость оптимизации, совершенствования и пр.

По результатам ручного семантического анализа целевая аудитория переосмысливает текст, вникает в заявленную тему и разбирается во всех тонкостях.

Автоматизированный семантический анализ предполагает использование различных программных средств для оценки материалов с точки зрения seo-оптимизации. В данном случае схема действий пользователя простая, не требующая колоссальных усилий.

Первый шаг – войти в приложение по оценке текста (в зависимости от параметров оценки: орфографии, грамматика, синтаксис, плагиат и пр.).

Второй шаг – скопировать текст, который необходимо оценить или проанализировать и вставить в соответствующее окошко программы. Далее останется лишь запустить проверку текста и дождаться результатов. Как правило, продолжительность анализа данных в этом случае небольшая – несколько минут.

Третий шаг – анализ результатов программного анализа. В данном случае важно обратить внимание на уникальность текста, долю цитирований и заимствований, выделенные ошибки, уровень тошнотности и водности, частота употребления слов, выделение специфических терминов и пр.

Результаты автоматизированного семантического анализа позволяют оперативно обнаружить и устранить типичные лингвистические ошибки, оптимизировать технические характеристики текста, повысить информативность и читабельность, грамотно соотнести долю заимствований с самостоятельно созданным текстом и пр.

Более того, современные достижения науки и техники позволяют с помощью специальных программ провести логико-семантический анализ текста с определением ключевых моментов: тема, проблема, идея, авторская позиция, результаты, ключевые слова, выводы и пр. В данном деле на помощь придут нейросети. Но учтите, что они способны лишь констатировать мнение автора и не могут генерировать собственные идеи для продолжения развития темы.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Сложности в проведении семантического анализа исследования

Проведение семантического анализа требует от пользователя владения темой и понимания основных моментов, терминов, но миновать нюансы и сложности в реализации данного подхода удается немногим.

Первая сложность при проведении семантического анализа становится некорректное восприятие или непонимание описываемых процессов, явлений и результатов. В данном случае всему виной становится низкий уровень подготовки пользователя.

Вторая сложность основана на невнимательности или отсутствии соответствующих аналитических, диагностических навыков у эксперта. В этом случае он не в силах отличить проблему от идеи, основную информационную базу от второстепенной, достоверные сведения от ненадежных и пр.

Третий нюанс при проведении семантического анализа кроется в отсутствии навыков и умения регулировать технические и логические показатели текста, управлять результатами автоматизированной проверки и пр. В этом деле важно уметь грамотно снижать водность и тошнотность текста, регулировать объем самостоятельно созданного материала с заимствованиями и цитированием, следить за стилистическими особенностями и показателями информативности и пр. Притом любые коррективы должны вписываться в план исследования, тематические рамки и пр.

Таким образом, проведение семантического анализа не обходится без преград и нюансов, которые пользователь должен преодолеть, чтобы понять суть, особенности и качество текста. Рассматриваемый подход позволяет переосмыслить материалы и найти им грамотное применение в перспективе.

Семантическая оценка текста будет полезна как пользователю (при оценке качества материалов), так и автору при выполнении студенческих и научных (иных) работ.