ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ СЕМАНТИЧНОЇ РЕПРЕЗЕНТАЦІЇ ТЕКСТІВ ПРИРОДНОЇ МОВИ У ЗАДАЧІ ІДЕНТИФІКАЦІЇ ПЕРИФРАЗ

Анотація

У статті розглядається проблема ідентифікації семантичної еквівалентності текстів природної мови, що є ключовою для моделювання когнітивного процесу розуміння та розвитку інтелектуальних систем обробки мови. Розуміння тексту включає не лише лексичний та синтаксичний аналіз, а й глибоку когнітивну інтерпретацію смислових відносин і контекстуальних особливостей. Особливу складність становить варіативність мовних конструкцій, коли одна й та сама інформація передається різними способами, зберігаючи тотожність значень. У цьому контексті задача ідентифікації перифраз – висловлювань зі схожим змістом, але різною формою – є важливою для когнітивних моделей. Людський мозок здатен легко виявляти семантичну еквівалентність, проте створення комп’ютерних моделей із подібними властивостями є складним завданням через неоднозначність, контекстуальну залежність та мультимовність природної мови. Метою статті є обґрунтування методу пошуку семантичної еквівалентності текстів природної мови шляхом аналізу сучасних підходів до побудови семантичних репрезентацій у контексті розв’язання задачі ідентифікації перифраз. Обрана саме задача ідентифікації перифраз, оскільки вона є репрезентативною для вивчення семантичної еквівалентності та когнітивних механізмів розпізнавання смислу. У статті проведено аналіз трьох основних напрямів розв’язання задачі: статистичних методів на основі корпусного аналізу, методів заснованих на знаннях із використанням онтологій та семантичних мереж, а також методів глибинного навчання, що базуються на дистрибутивній семантиці і трансформерних архітектурах. Окремо розглядаються гібридні підходи, які поєднують графові семантичні репрезентації AMR із нейромережевими моделями, що дозволяють структурувати зміст тексту на концептуальному рівні та моделювати логіко-семантичні зв’язки між його складниками Результати порівняльного аналізу сучасних досліджень підтверджують високу точність і здатність узагальнювати семантичну інформацію, властиву графовим підходам, у порівнянні з іншими методами. Це свідчить про доцільність їх застосування як основи для побудови інтелектуальних систем, здатних моделювати когнітивні процеси людського розуміння природномовного тексту. Практична цінність дослідження полягає у формуванні підґрунтя для подальшого розвитку когнітивних технологій у сферах машинного перекладу, автоматичного узагальнення, пошуку інформації та діалогових систем, що суттєво підвищує якість взаємодії людини і комп’ютера на основі природної мови.