Analisi del testo semantico: concetto, esempi

Quanto costa la parola? Questa è una domanda piuttosto complicata della categoria filosofica ed etica della ricerca. Si ritiene che il prezzo di una parola dipenda direttamente dal significato che ha. Nel russo moderno c'è una cosa come la semantica: la scienza che studia il significato delle parole.

sorgenti

La parola semantica è di origine greca antica, letteralmente significa "significativa". Per la prima volta questo termine fu usato dal filologo francese Michel Breal. È consuetudine intendere la scienza in base a questo concetto, che studia l'essenza del testo, il significato di parole e frasi, nonché singole lettere di antichi alfabeti. La semantica è vicina a discipline come la logica, la psicologia, la semiologia, la teoria della comunicazione, l'antropologia linguistica e la filosofia del linguaggio. In poche parole, questa scienza cerca di comprendere il significato linguistico e filosofico della lingua conducendo un'analisi semantica del testo.

Certo, è molto più facile capire i metodi psicologici della ricerca della personalità che le regole per studiare il testo, ma gli esperti in questo campo di conoscenza sostengono inequivocabilmente che la struttura dei paragrafi e la punteggiatura possono dire molto.

L'analisi del testo semantico si interseca con molte altre aree di ricerca. Ad esempio, con lessicologia, pragmatica, sintassi, etimologia e altri. Di conseguenza, in ciascuna di queste aree, il concetto di semantica è percepito in modo diverso e svolge funzioni diverse.

linguistica

L'analisi semantica del testo in linguistica cerca di dare un significato a grandi frammenti di testo come risultato dell'analisi di composizioni di unità semantiche più piccole. In linguistica, la semantica studia il carico semantico di parole, frasi e frasi a vari livelli. Esplora anche i temi della rappresentazione, della designazione e dei riferimenti. Ma il compito principale della semantica è quello di studiare i segni e le relazioni tra unità linguistiche e composti di omonimi, sinonimi, contrari, metonimia, parronismi.

Lambda calcolo

Cercando di comprendere l'essenza del testo nel contesto della ricerca sperimentale, alla fine degli anni '60, Richard Montague propose un sistema peculiare di record semantici nel calcolo lambda. Lo scienziato ha insistito sul fatto che il significato del testo può essere diviso nei significati delle sue parti e, in alcuni casi, in combinazioni di alcuni frammenti. Tali atomi semantici erano chiamati "primitivi", divennero le caratteristiche fondamentali della lingua nel quadro dell'ipotesi mentale degli anni '70 del secolo scorso.

Nonostante l'eleganza di questo algoritmo di analisi del testo semantico, la grammatica di Montague era limitata e dipendeva dal contesto. Lo scienziato ha sempre affermato che una lingua è un insieme di strumenti la cui importanza risiede nel loro funzionamento, e non in come e in che cosa sono collegati. Se si estraggono frammenti casuali da un testo solido, il ricercatore avrà problemi di incertezza semantica, poiché alcuni valori non possono essere considerati completi senza elementi specifici del testo. Semplicemente, conducendo un'analisi semantica del testo, non si possono considerare le parole separatamente da ciò che le circonda nell'articolo.

Semantica condizionale formale e vera

Questo metodo di analisi del testo semantico trae le sue origini dal lavoro di Montague. In esso, alle espressioni vengono assegnati valori che possono essere veri o funzionali. I ricercatori che conducono un'analisi semantica di un testo letterario usando un metodo formale, investigano la verità di una frase e la sua relazione logica con altre frasi e il testo nel suo complesso.

Il filosofo americano Donald Davidson ha creato un altro modo per studiare il testo: semantica veramente condizionale. L'obiettivo principale di questa teoria è associare le frasi alle condizioni in cui saranno vere. I sostenitori di questa teoria stanno cercando di collegare le proposte con le vere affermazioni sul mondo reale, e non di analizzare, sulla base di modelli astratti.

Semantica concettuale e lessicale

Secondo la teoria concettuale, le proprietà sintattiche delle frasi riflettono i significati delle parole che dirigono. In poche parole, questa tecnica prova a studiare le proprietà della struttura di un singolo argomento.

Nel moderno russo, le teorie della semantica lessicale sono le più comuni. Si basano sullo studio del significato delle parole. Secondo la teoria linguistica, il significato della parola è pienamente riflesso nel contesto. Qualsiasi parte della frase che ha un significato e può essere combinata con i significati di altre parole e frasi è considerata una componente semantica.

psicologia

Il concetto di "semantica" ha trovato la sua applicazione nella scienza psicologica. Qui, questo termine è solitamente chiamato un certo aspetto della memoria che conserva solo l'essenza di un'esperienza memorizzata. In contrasto con la memoria semantica, episodica si concentra su dettagli effimeri - caratteristiche individuali o uniche. Il concetto di memoria episodica è stato introdotto nel contesto della "memoria dichiarativa", che includeva la consueta combinazione di informazioni fattuali e oggettive su un particolare oggetto o evento. Questi ricordi possono essere tramandati ad altre generazioni e possono essere isolati all'interno della stessa epoca a causa della distruzione culturale. Diverse generazioni vivono le stesse situazioni in modo diverso nelle loro linee temporali. Di conseguenza, crea una diversa rete semantica di determinate parole nella stessa cultura.

Modalità online

Nel mondo moderno, il concetto di semantica ha un'altra area di distribuzione - questo è Internet. Ogni webmaster e copywriter conosce l'analisi del testo semantico. Questo è un gruppo di parole chiave o frasi di ricerca per la creazione di contenuti. Questa semantica è anche chiamata artificiale. La ragione di ciò è piuttosto semplice: in linguistica, è consuetudine esaminare i testi pronti per la presenza di unità semantiche, e su Internet, il testo viene creato solo quando c'è un insieme di componenti semantiche preparato in precedenza.

Creano un nucleo semantico (una serie di frasi di ricerca su un argomento) per attirare l'attenzione sul sito e aumentare la sua posizione nei risultati di ricerca. Fondamentalmente, la semantica artificiale viene utilizzata per creare annunci pubblicitari o contenuti orientati commercialmente.

Strumento Copywriter

Per diversi secoli, la semantica ha occupato la mente di più psicologi che di linguisti e si è sviluppata separatamente dalle altre sezioni della linguistica. Inizialmente, è stato considerato dal punto di vista della relazione dello sviluppo personale e del livello di realizzazione verbale. Gli scienziati stanno ancora cercando di capire come una persona usa il suo vocabolario per descrivere il mondo interno ed esterno, eventi, concetti non familiari.

Il modello semantico ha la seguente struttura:

1. La parola
2. La sua definizione
3. Un esempio di una combinazione di una determinata parola con altri.
4. Fare frasi e frasi con questa parola.

Quindi, può sorgere una domanda legittima: "Perché un copywriter deve capire una categoria così difficile di conoscenza?" È semplice, se un dipendente del lavoro verbale non capisce cos'è la semantica a priori non sarà in grado di utilizzare l'analisi strutturale-semantica del testo nel lavoro. E questo è uno strumento molto efficace, da abbandonare che è almeno ridicolo.

Analisi semantica

Nel lavoro di un copywriter, l'analisi semantica del testo ha una sua struttura, che non è simile ad altri metodi. Questo concetto implica una valutazione quantitativa delle frasi chiave e degli indicatori statistici, che includono il conteggio del numero:

• segni;
• personaggi senza spazi;
• parole uniche e significative;
• fermare le parole;
• acqua;
• errori grammaticali ;
• nausea classica e accademica.

Qualche teoria

Cosa possono significare questi indicatori? Bene, con il numero di caratteri, tutto è chiaro - questo è il numero totale di caratteri, con o senza spazi e segni di punteggiatura. Le parole uniche sono quelle che non vengono ripetute nel testo due volte. Le parole significative sono sostantivi, perché sono quelli che determinano maggiormente il significato del testo.

Le parole di stop collegano le particelle che non hanno un significato appropriato (particelle, preposizioni, ecc.). Recentemente, le parole diffuse da Internet sono state assegnate a questa categoria. L'acqua è la percentuale che può essere ottenuta dividendo il numero di parole significative per il loro numero totale nel testo. Ovviamente, è del tutto inopportuno tracciare un parallelo tra la qualità del testo e la quantità di acqua. Se l'articolo è facilmente percepibile e contiene informazioni utili al 60% di "contenuto d'acqua", così sia. Scrivere completamente senza "acqua" non funzionerà, ma se il suo livello supera il 75%, deve essere corretto.

Per quanto riguarda la "classica nausea", questo termine è usato esclusivamente per l'analisi semantica del testo. Nei programmi che eseguono calcoli automatici di tutte le caratteristiche necessarie, la nausea classica viene presentata come il numero di ripetizioni della stessa parola in un articolo. Questa procedura può anche essere eseguita "manualmente", è sufficiente calcolare la radice quadrata del numero di parole ripetute. Se il tasso di nausea classica è superiore a 7, dovrebbe essere abbassato, altrimenti potrebbe influire sulla velocità di avanzamento delle risorse.

Per quanto riguarda la nausea accademica, si può dire che è artificialmente aumentata per mezzo di una stretta chiave d'accesso. Questo indicatore è più alto, maggiore è il numero di parole ripetute.

Perché abbiamo bisogno di analisi semantica?

La semantica non è un argomento così inutile come potrebbe sembrare. Grazie ad esso, è possibile definire combinazioni speciali di parole che formeranno il filo conduttore della storia. Sapendo come combinare in modo corretto e armonioso le parole, puoi creare un articolo interessante che costringerà sicuramente il lettore ad agire.

Inoltre, i motori di ricerca utilizzano la semantica di base per rispondere alle richieste degli utenti. Grazie all'analisi semantica, i robot di ricerca possono determinare immediatamente il significato di un articolo e metterlo nella posizione appropriata nei risultati di ricerca.

Consigli utili

Per scrivere efficaci testi SEO, è necessario "versare" meno "acqua". Naturalmente, è possibile aumentare la quantità di testo a causa di contenuti verbali privi di significato, ma questo può essere fatto raramente e non in tutto il testo. Inserisci meno parole di stop, poiché un gran numero di particelle leganti interferisce con il progresso e altera la percezione. Ma la cosa principale - devi scrivere semplicemente. Anche l'argomento più specifico e "noioso" può diventare interessante, utile e istruttivo. La cosa principale è non sovraccaricare il testo con le chiavi e le ripetizioni.

Aiuto automatico

Per seguire abilmente le raccomandazioni di cui sopra, ogni copywriter può utilizzare programmi speciali che eseguono un'analisi strutturale-semantica del testo completamente gratuita. Chi non lo sa, ci sono programmi che controllano gli articoli per l'unicità, ovviamente, non tutti, ma alcuni di loro hanno determinate caratteristiche dell'analisi strutturale-semantica.

Uno di questi programmi è anti-plagio. Mostrerà il numero di caratteri, la percentuale di acqua, il numero di parole di arresto ed errori. In poche parole, per qualsiasi esempio, l'analisi semantica del testo sarà effettuata quasi per intero, indipendentemente dai desideri dell'utente.

Questi programmi funzionano secondo l'algoritmo di calcolo standard. Naturalmente, i risultati dell'analisi differiscono leggermente su diversi siti, ma questi errori non sono critici.

Oggi l'analisi semantica ha trovato applicazione in varie categorie di ricerca. È utilizzato attivamente nell'informatica, nell'informatica, nello sviluppo della tecnologia e in altri campi, sebbene inizialmente fosse un oggetto di riflessione solo in psicologia e linguistica. Forse, la causa di tutto è il progresso tecnico, che si sta sviluppando così velocemente che i divari emergenti nella conoscenza devono essere chiusi dai risultati del passato. O forse per la sua semplicità - l'insieme è costituito da frammenti che devono essere investigati esclusivamente all'interno di questo insieme.