Entendiendo el Análisis Semántico – PNL

Introducción al Análisis Semántico

El análisis semántico es un subcampo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que intenta comprender el significado del lenguaje natural. Comprender el lenguaje natural puede parecer un proceso sencillo para nosotros como humanos. Sin embargo, debido a la gran complejidad y subjetividad que implica el lenguaje humano, interpretarlo es una tarea bastante complicada para las máquinas. El análisis semántico del lenguaje natural captura el significado del texto dado teniendo en cuenta el contexto, la estructuración lógica de las oraciones y los roles gramaticales.

Partes del análisis semántico

El análisis semántico del lenguaje natural se puede clasificar en dos grandes partes:

1. Análisis Léxico Semántico: El Análisis Léxico Semántico implica comprender el significado de cada palabra del texto individualmente. Básicamente se refiere a buscar en el diccionario lo que significa que una palabra en el texto está designada para llevar.

2. Análisis de la semántica composicional: Aunque conocer el significado de cada palabra del texto es fundamental, no es suficiente para comprender completamente el significado del texto.

Por ejemplo, considere las siguientes dos oraciones:

• Oración 1: A los estudiantes les encanta GeeksforGeeks.
• Oración 2: GeeksforGeeks ama a los estudiantes.

Aunque ambas oraciones 1 y 2 usan el mismo conjunto de palabras raíz {estudiante, amor, geeksforgeeks}, transmiten significados completamente diferentes.

Por lo tanto, bajo el Análisis de Semántica Composicional, tratamos de entender cómo las combinaciones de palabras individuales forman el significado del texto.

Tareas involucradas en el Análisis Semántico

Para comprender el significado de una oración, los siguientes son los principales procesos involucrados en el análisis semántico:

1. Desambiguación del sentido de las palabras
2. Extracción de relaciones

Desambiguación del sentido de las palabras:

En Natural Language, el significado de una palabra puede variar según su uso en oraciones y el contexto del texto. La desambiguación del sentido de las palabras implica interpretar el significado de una palabra en función del contexto de su aparición en un texto.

Por ejemplo, la palabra ‘ladrido’ puede significar ‘el sonido que hace un perro’ o ‘la capa más externa de un árbol’.

Del mismo modo, la palabra ‘rock’ puede significar ‘ una piedra ‘ o ‘ un género musical ‘; por lo tanto, el significado exacto de la palabra depende en gran medida de su contexto y uso en el texto.

Por lo tanto, la capacidad de una máquina para superar la ambigüedad que implica identificar el significado de una palabra en función de su uso y contexto se denomina desambiguación del sentido de la palabra.

Extracción de relaciones:

Otra tarea importante involucrada en el análisis semántico es la extracción de relaciones. En primer lugar, implica identificar varias entidades presentes en la oración y luego extraer las relaciones entre esas entidades.

Por ejemplo, considere la siguiente oración: 

El análisis semántico es un tema de PNL que se explica en el blog GeeksforGeeks. Las entidades involucradas en este texto, junto con sus relaciones, se muestran a continuación.

 

Elementos del análisis semántico

Algunos de los elementos críticos del análisis semántico que se deben examinar y tener en cuenta al procesar el lenguaje natural son:

• Hiponimia: Hyponymys se refiere a un término que es una instancia de un término genérico. Se pueden entender tomando clase-objeto como una analogía. Por ejemplo: ‘ Color ‘ es una hiperonimia mientras que ‘ gris ‘, ‘ azul ‘, ‘ rojo ‘, etc, son sus hipónimos.
• Homonimia: La homonimia se refiere a dos o más términos léxicos con la misma ortografía pero significados completamente distintos. Por ejemplo: ‘ Rose ‘ podría significar ‘ la forma pasada de rise ‘ o ‘ una flor ‘, – la misma ortografía pero diferentes significados; por lo tanto, ‘ rosa ‘ es una homonimia.
• Sinonimia: Cuando dos o más términos léxicos que pueden escribirse distintamente tienen el mismo o similar significado, se les llama Sinonimia. Por ejemplo: (Trabajo, Ocupación), (Grande, Grande), (Detener, Detener).
• Antonimia: la antonimia se refiere a un par de términos léxicos que tienen significados contrastantes: son simétricos a un eje semántico. Por ejemplo: (Día, Noche), (Caliente, Frío), (Grande, Pequeño).
• Polisemia: la polisemia se refiere a términos léxicos que tienen la misma ortografía pero múltiples significados estrechamente relacionados. Se diferencia de la homonimia porque los significados de los términos no necesitan estar estrechamente relacionados en el caso de la homonimia. Por ejemplo: ‘ hombre ‘ puede significar ‘ la especie humana ‘ o ‘ un humano masculino ‘ o ‘ un humano masculino adulto ‘; dado que todos estos significados diferentes guardan una estrecha asociación, el término léxico ‘ hombre ‘ es una polisemia.
• Meronomy: Meronomy se refiere a una relación en la que un término léxico es un componente de una entidad más grande. Por ejemplo: ‘ Rueda ‘ es un merónimo de ‘ Automóvil ‘

Significado Representación

Si bien, como humanos, es bastante simple para nosotros comprender el significado de la información textual, no es así en el caso de las máquinas. Así, las máquinas tienden a representar el texto en formatos específicos para interpretar su significado. Esta estructura formal que se utiliza para comprender el significado de un texto se denomina representación de significado.

Unidades Básicas del Sistema Semántico:

Para lograr la Representación del Significado en el Análisis Semántico, es vital entender las unidades de construcción de tales representaciones. Las unidades básicas de los sistemas semánticos se explican a continuación:

1. Entidad: Una entidad se refiere a una unidad particular o individuo en específico, como una persona o una ubicación. Por ejemplo GeeksforGeeks, Delhi, etc.
2. Concepto: Un Concepto puede entenderse como una generalización de entidades. Se refiere a una amplia clase de unidades individuales. Por ejemplo, Portales de Aprendizaje, Ciudad, Estudiantes.
3. Relaciones: Las relaciones ayudan a establecer relaciones entre varias entidades y conceptos. Por ejemplo: ‘GeeksforGeeks es un portal de aprendizaje’, ‘Delhi es una ciudad’, etc.
4. Predicado: Los predicados representan las estructuras verbales de las oraciones.

En Representación de significado, empleamos estas unidades básicas para representar información textual.

Aproximaciones a las representaciones de significado:

Ahora que estamos familiarizados con la comprensión básica de las representaciones de significado, estos son algunos de los enfoques más populares para la representación de significado:

1. Lógica de predicados de primer orden (FOPL)
2. Redes Semánticas
3. Marcos
4. Dependencia conceptual (CD)
5. Arquitectura basada en reglas
6. Gramática de casos
7. Gráficos Conceptuales

Técnicas de Análisis Semántico

Basado en el objetivo final que uno está tratando de lograr, el análisis semántico se puede usar de varias maneras. Dos de las técnicas de Análisis Semántico más comunes son:

Clasificación de texto

Clasificación en el texto, nuestro objetivo es etiquetar el texto de acuerdo con los conocimientos que pretendemos obtener de los datos textuales.

Por ejemplo:

• En Análisis de Sentimiento, tratamos de etiquetar el texto con la emoción prominente que transmiten. Es muy beneficioso cuando se analizan las opiniones de los clientes para mejorar.
• En Clasificación de temas , tratamos de categorizar nuestro texto en algunas categorías predefinidas. Por ejemplo: Identificar si un trabajo de investigación es de Física, Química o Matemáticas
• En Clasificación de intención , tratamos de determinar la intención detrás de un mensaje de texto. Por ejemplo: Identificar si un correo electrónico recibido en el servicio de atención al cliente es una consulta, queja o petición.

Extracción de texto

Extracción In-Text, nuestro objetivo es obtener información específica de nuestro texto.

Por ejemplo, 

• En Keyword Extraction , tratamos de obtener las palabras esenciales que definen todo el documento.
• En Entity Extraction , tratamos de obtener todas las entidades involucradas en un documento.

Importancia del análisis semántico

El análisis semántico es una parte crucial del procesamiento del lenguaje natural (NLP). En la era en constante expansión de la información textual, es importante que las organizaciones obtengan información de dichos datos para impulsar los negocios. El análisis semántico ayuda a las máquinas a interpretar el significado de los textos y extraer información útil, proporcionando así datos invaluables y reduciendo los esfuerzos manuales.

Además, el análisis semántico también se emplea ampliamente para facilitar los procesos de los sistemas de respuesta automatizados, como los chatbots, que responden a las consultas de los usuarios sin intervención humana.