Дистрибути́вная сема́нтика — это область лингвистики, которая занимается вычислением степени семантической близости между лингвистическими единицами на основании их распределения (дистрибуции) в больших массивах лингвистических данных (текстовых корпусах).

Каждому слову присваивается свой контекстный вектор. Множество векторов формирует словесное векторное пространство.

Семантическое расстояние между понятиями, выраженными словами естественного языка, обычно вычисляется как косинусное расстояние между векторами словесного пространства.

«Дистрибутивный анализ — это метод исследования языка, основанный на изучении окружения (дистрибуции, распределения) отдельных единиц в тексте и не использующий сведений о полном лексическом или грамматическом значении этих единиц» ^[1].

В рамках данного метода к текстам изучаемого языка применяется упорядоченный набор универсальных процедур, что позволяет выделить основные единицы языка (фонемы, морфемы, слова, словосочетания), провести их классификацию и установить отношения сочетаемости между ними.

Классификация основывается на принципе замещения: языковые единицы относятся к одному и тому же классу, если они могут выступать в одних и тех же контекстах.

Дистрибутивный анализ был предложен Леонардом Блумфилдом в 20-х гг. XX века и применялся главным образом в фонологии и морфологии.

3еллиг Харрис и другие представители дескриптивной лингвистики развивали данный метод в своих работах в 30 — 50-х гг. XX века.

Близкие идеи выдвигали основоположники структурной лингвистики Фердинанд де Соссюр и Людвиг Витгенштейн.

Идея контекстных векторов была предложена психолингвистом Чарльзом Осгудом в рамках работ по представлению значений слов^[2].

Контексты, в которых встречались слова, выступали в качестве измерений многоразрядных векторов.

В качестве таких контекстов в работах Осгуда использовались антонимические пары прилагательных (например, быстрый-медленный), для которых участники опроса выставляли оценки по семибалльной шкале.

Пример пространства контекстных признаков, описывающего значение слов мышь и крыса из работы Осгуда:

Термин контекстный вектор был введён С. Галлантом для описания смысла слов и разрешения лексической неоднозначности ^[3].

В работах Галланта использовалось множество признаков, заданное исследователем, таких как человек, мужчина, машина и т. д.

Пример пространства контекстных признаков, описывающего значение слова астроном из работы Галланта:

В течение последних двух десятилетий метод дистрибутивного анализа широко применялся к изучению семантики.

Была разработана дистрибутивно-семантическая методика и соответствующее программное обеспечение, которые позволяют автоматически сравнивать контексты, в которых встречаются изучаемые языковые единицы, и вычислять семантические расстояния между ними^[4].

Дистрибутивная семантика основывается на дистрибутивной гипотезе: лингвистические единицы, встречающиеся в схожих контекстах, имеют близкие значения^[5].

Психологические эксперименты подтвердили истинность данной гипотезы. Например, в одной из работ ^[6] участников эксперимента просили высказать своё суждение о синонимичности предъявляемых им пар слов. Данные опроса затем сравнивали с контекстами, в которых встречались изучаемые слова. Эксперимент показал наличие положительной корреляции между семантической близостью слов и схожестью контекстов, в которых они встречаются.

В качестве способа представления модели используются векторные пространства из линейной алгебры. Информация о дистрибуции лингвистических единиц представляется в виде многоразрядных векторов, которые образуют словесное векторное пространство. Векторы соответствуют лингвистическим единицам (словам или словосочетаниям), а измерения соответствуют контекстам. Координаты векторов представляют собой числа, показывающие, сколько раз данное слово или словосочетание встретилось в данном контексте.

Пример словесного векторного пространства, описывающего дистрибутивные характеристики слов tea и coffee, в котором контекстом выступает соседнее слово:

Размер контекстного окна определяется целями исследования^[7]:

• установление синтагматических связей −1-2 слова;
• установление парадигматических связей — 5-10 слов;
• установление тематических связей — 50 слов и больше.

Семантическая близость между лингвистическими единицами вычисляется как расстояние между векторами. В исследованиях по дистрибутивной семантике чаще всего используется косинусная мера, которая вычисляется по формуле:

${\displaystyle {\frac {\sum \limits _{i=1}^{n}{A_{i}\times B_{i}}}{{\sqrt {\sum \limits _{i=1}^{n}{(A_{i})^{2}}}}\times {\sqrt {\sum \limits _{i=1}^{n}{(B_{i})^{2}}}}}}}$

где ${\displaystyle A}$ и ${\displaystyle B}$ — два вектора, расстояние между которыми вычисляется.

После проведения подобного анализа становится возможным выявить наиболее близкие по смыслу слова по отношению к изучаемому слову.

Пример наиболее близких слов к слову кошка (список получен на основании данных веб-корпуса русского языка^[8], обработка корпуса выполнена системой Sketch Engine^[9]):

В графическом виде слова могут быть представлены как точки на плоскости, при этом точки, соответствующие близким по смыслу словам, расположены близко друг к другу. Пример словесного пространства, описывающего предметную область суперкомпьютеры, из работы Генриха Шутце^[10]:

Существует множество различных моделей дистрибутивной семантики, которые различаются по следующим параметрам:

• тип контекста: размер контекста, правый или левый контекст, ранжирование;
• количественная оценка частоты встречаемости слова в данном контексте: абсолютная частота, TF-IDF, энтропия, совместная информация и пр.;
• мера расстояния между векторами: косинус, скалярное произведение, расстояние Минковского и пр.;
• метод уменьшения размерности матрицы: случайная проекция, сингулярное разложение, случайное индексирование и пр.

Наиболее широко известны следующие дистрибутивно-семантические модели:

• Модель векторных пространств
• Латентно-семантический анализ
• Тематическое моделирование
• Предсказательные модели

При применении дистрибутивно-семантических моделей в реальных приложениях возникает проблема слишком большой размерности векторов, соответствующей огромному числу контекстов, представленных в текстовом корпусе. Возникает необходимость в применении специальных методов, которые позволяют уменьшить размерность и разреженность векторного пространства и при этом сохранить как можно больше информации из исходного векторного пространства. Получающиеся в результате сжатые векторные представления слов в англоязычной терминологии носят название word embeddings.

Методы уменьшения размерности векторных пространств:

• удаление определенных измерений векторов в соответствии с лингвистическими или статистическими критериями;
• сингулярное разложение;
• метод главных компонент (PCA);
• случайное индексирование ^[11].

Ещё один способ получения векторов малой размерности — машинное обучение, в частности искусственные нейронные сети. При обучении таких предсказательных моделей (англ. predictive models) целевым представлением каждого слова также является сжатый вектор относительно небольшого размера (англ. embedding), для которого в ходе множественных проходов по обучающему корпусу максимизируется сходство с векторами соседей и минимизируется сходство с векторами слов, его соседями не являющихся ^[12]. Однако, в отличие от традиционных счётных моделей (англ. count models), в данном подходе отсутствует стадия снижения размерности вектора, поскольку модель изначально инициализируется с векторами небольшой размерности (порядка нескольких сотен компонентов).

Подобные предсказательные модели представляют семантику естественного языка более точно, чем счётные модели, не использующие машинное обучение^[13].

Наиболее известные представители подобного подхода — алгоритмы Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Continuous Skipgram, впервые реализованные в утилите word2vec, представленной в 2013 году^[14]. Пример применения подобных моделей к русскому языку представлен на веб-сервисе RusVectōrēs.

Модели дистрибутивной семантики нашли применение в исследованиях и практических реализациях, связанных с семантическими моделями естественного языка.

Дистрибутивные модели применяются для решения следующих задач^[15]:

• выявление семантической близости слов и словосочетаний^[16];
• автоматическая кластеризация слов по степени их семантической близости;
• автоматическая генерация тезаурусов и двуязычных словарей^[15][17];
• разрешение лексической неоднозначности;
• расширение запросов за счет ассоциативных связей;
• определение тематики документа;
• кластеризация документов для информационного поиска;
• извлечение знаний из текстов;
• построение семантических карт различных предметных областей^[7];
• моделирование перифраз;
• определение тональности высказывания;
• моделирование сочетаемостных ограничений слов ^[18].

Существует несколько программных средств для проведения исследований по дистрибутивной семантике с открытым кодом:

• S-Space
• Semantic Vectors
• Gensim
• word2vec
• WebVectors

• Векторное представление слов
• Word2vec

• Schutze H. Dimensions of meaning // Proceedings of Supercomputing'92. — 1992. — С. 787—796.
• Sahlgren M. An Introduction to Random Indexing (англ.) // Proceedings of the Methods and Applications of Semantic Indexing Workshop at the 7th International Conference on Terminology and Knowledge Engineering, TKE 2005 : конференция. — 2005. Архивировано 8 марта 2014 года.
• Sahlgren M. The Word-Space Model: Using distributional analysis to represent syntagmatic and paradigmatic relations between words in high-dimensional vector spaces (Ph.D. Thesis). — Department of Linguistics, Stockholm University, 2006. Архивная копия от 10 декабря 2015 на Wayback Machine
• Sahlgren M. The Distributional Hypothesis. From context to meaning (англ.) // Distributional models of the lexicon in linguistics and cognitive science (Special issue of the Italian Journal of Linguistics), Rivista di Linguistica : журнал. — 2008. — Vol. 20, no. 1. — P. 33—53.
• Sahlgren M., Karlgren J. Automatic Bilingual Lexicon Acquisition Using Random Indexing of Parallel Corpora (англ.) // Journal of Natural Language Engineering, Special Issue on Parallel Texts : журнал. — 2005. — Vol. 11, iss. 3. Архивировано 8 августа 2017 года.
• Gallant S. Context vector representations for document retrieval (англ.) // Proceedings of AAAI Workshop on Natural Language Text Retrieval : конференция. — 1991.
• Osgood C., Suci G., Tannenbaum P. The measurement of meaning (англ.). — University of Illinois Press, 1957.
• Rubenstein H., Goodenough J. Contextual correlates of synonymy (англ.) // Communications of the ACM : журнал. — 1965. — Vol. 8, iss. 10. — P. 627—633.
• Митрофанова О.А. Измерение семантических расстояний как проблема прикладной лингвистики (рус.) // Структурная и прикладная лингвистика. Межвузовский сборник : журнал. — Издательство СПбГУ, 2008. — Вып. 7. (недоступная ссылка)
• Шарнин М. М., Сомин Н. В., Кузнецов И. П., Морозова Ю. И., Галина И. В., Козеренко Е. Б. Статистические механизмы формирования ассоциативных портретов предметных областей на основе естественно-языковых текстов больших объемов для систем извлечения знаний (рус.) // Информатика и её применения : журнал. — 2013. — Т. 7, вып. 2. — С. 92—99.
• Морозова Ю. И., Козеренко Е. Б., Шарнин М. М. Методика извлечения пословных переводных соответствий из параллельных текстов с применением моделей дистрибутивной семантики (рус.) // Системы и средства информатики : журнал. — 2014. — Т. 24, вып. 1.
• Клышинский Э. С., Кочеткова Н. А., Логачева В. К. Метод кластеризации слов с использованием информации об их синтаксической связности (рус.) // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы : журнал. — 2013. — № 11. — С. 36—43. (недоступная ссылка)
• Пекар В. И. Дистрибутивная модель сочетаемостных ограничений глаголов (рус.) // Труды международного семинара Диалог 2004 по компьютерной лингвистике : конференция. — 2004.
• Лингвистический энциклопедический словарь (рус.) / Ярцева В. Н.. — М.: Советская энциклопедия, 1990.
• Russian Web Corpus (англ.). Lexical Computing Ltd.. Дата обращения: 17 апреля 2014. (недоступная ссылка)
• Sketch Engine corpus manager (англ.). Lexical Computing Ltd.. Дата обращения: 17 апреля 2014.
• Kutuzov A., Andreev I. Texts in, meaning out: neural language models in semantic similarity task for Russian (англ.) // Сборник "Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Москва, 27 — 30 мая 2015 г.)" : конференция. — 2015. — Vol. 21, iss. 14.