Только закончили тестировать новые возможности Real AI SA при разборе классики мировой литературы, как уже выпустили серьезное обновление в части разбора омонимии.
Корректное понимание омонимов – слов, с одинаковым звучанием и написанием, но имеющим разный смысл – серьезная задача при анализе естественного языка.
Условно, можно разделить два случая омонимии.
Первый — омонимия двух объектов, как, например в предложении «Он поднял кисть». Здесь смысловая модель построится корректно, даже если выберется любое из значений слова «кисть», известных системе. «Кисть» (в любом из значений) станет объектом, «Он» – актором, а «поднял» – связующим действием.
Второй — намного более сложный случай, когда написанный омоним может значить и объект и действие. В этом случае правильное построение модели невозможно, ведь нет понимания – считать ли разобранный набор букв за действие, с определенным набором допустимых параметров, или за объект.
В ходе развития семантического анализатора мы провели работу и определили, что в русском языке порядка 400 пар с начальной формой существительного и начальной формой глагола, словоформы которых совпадают по написанию и звучанию. Например – «стекло», в значениях «стекать» или материала, «ушей», в значении «ушивать» или множественного числа от слова «ухо» в родительном падеже.
Собственно, над вторым случаем омонимии и работали последнее время, получив хороший результат при разборе неоднозначных конструкций, которые вызывают затруднения даже у современных LLM.
Как пример — в заглавной картинке к посту приведен морфологический разбор фразы «Ушей это платье», проведенный моделью Claude Opus 5 medium, которая распознала вместо действия «ушивать» объект «уши».
Вот пара примеров разбора омонимии объектов и действий Real AI SA:
Ссылки приведены на старое демо, но разумеется эти и другие фразы можно разбирать и на t2graph, где еще можно посмотреть JSON полученных моделей.
