Обновить
-0.27

Семантические сети *

Веб 3.0

Сначала показывать
Порог рейтинга

Как вы думаете, что произойдёт, если в промт добавить… всего три слова?

Представьте, что вы задаёте нейросети не команду, а направление для мысли. Это технология, меняющая подход к генерации текста — «Расширение смысла».

У Вас есть три ключевых слова, смыслами которых необходимо обогатить текст: «перспектива», «выгода», «мастерство». Но чтобы максимально показать моделям глубину направлений, Вы вводите эти 3 слова как весь набор слов, связанных с каждым словом (100-200 для каждого слова). Это перестраивает ядро запроса. Алгоритм находит скрытые связи в обширной семантической сети, раскрывая неочевидные грани каждого понятия. Для «перспективы» — это не просто будущее, а горизонт планирования и вектор развития. Для «выгоды» — монетизация навыка и финансовая устойчивость. Каждое слово обрастает облаком профессиональных концепций из разных областей.

Сравните результат. Было: «Этот курс — ваш билет в мир востребованного визуального маркетинга. За три месяца вы освоите искусство создания продающей инфографики». После расширения смыслов появляется иная формулировка: «Это ваш шанс изменить взгляд на визуальную коммуникацию. За три месяца вы научитесь превращать сухие цифры в ясные истории, а готовые схемы — в рабочие инструменты». Второй вариант отвечает на вопросы «зачем?» и «к чему это приведёт?».

На уровне модели происходит сдвиг. Она избегает шаблонной цепочки «курс → научит → результат» и выстраивает новую траекторию: «возможность → изменение подхода → ясные истории». Так возникает текст с другой глубиной.

В ручную это делать не совсем удобно, но! - Вам не требуется вручную подбирать сотни ассоциаций — эта работа уже заложена в бесплатный инструмент Lexicon Rephraser (метод "Расширение смысла" добавлен в версии 3.7.2 от 25.12.2025). При вводе слова алгоритм мгновенно обращается к базе словоформ, строит дерево семантических связей (до 250 слов ассоциаций для каждого слова, которым требуется расширить смысл) и формирует обогащённый запрос.

Вы лишь задаёте вектор с помощью ключевых слов. Система выполняет сложную работу по подбору и взвешиванию ассоциаций. На выходе — не шаблонный текст, а смысловая реконструкция вашей исходной идеи, выраженная с новой убедительностью и ясностью.

Попробуйте. Введите три слова, определяющие суть вашего сообщения, и увидите, как меняется не только формулировка, но и её воздействие. Это следующий шаг, когда технология работает не вместо мысли, а как её усилитель, раскрывая потенциал базовых понятий.

Официальная страница синонимайзера и студии для создания и запуска ИИ скриптов - https://arkhipsoft.ru/Lexicon

Теги:
-7
Комментарии0

Lexicon Rephraser: принципы создания недетектируемого контента нового поколения

Девяносто процентов онлайн-текстов скоро будут генерироваться машинами. Это факт. На фоне подобной автоматизации остро встает вопрос сохранения человеческого, уникального звучания. Обычные синонимайзеры и чат-боты здесь бессильны — их шаблонный слог детекторы вычисляют мгновенно. Требуется принципиально иной подход, переосмысливающий сам процесс рождения текста. Наша методология объединяет два мощных ядра: глубинный синонимайзинг и фрактальный мозговой штурм. Их интеграция в едином «Менеджере задач» создает контент-фабрику, где итоговый материал неотличим от ручной работы эксперта.

Почему стандартные инструменты слепнут? Большие языковые модели двигаются по проторенным векторам, выбирая самые вероятные комбинации слов. Алгоритмы детекции, обученные на миллионах текстов, ловят именно эту предсказуемую плавность. Поверхностная замена слов лишь слегка корректирует маршрут, оставляя характерный машинный след. Наше решение строится на семантическом обогащении. База в два миллиона словоформ — это карта концептуальных связей, а не простой словарь. Обрабатывая ключевое понятие, система активирует до двадцати интеллектуальных ассоциаций из разных областей знания. Так слово «город» обрастает оттенками «метрополиса», «урбанизма» и «сообщества». Каждая ассоциация — новый угол зрения, радикально меняющий векторный путь текста. Для детектора такая сложная траектория перестает быть шаблонной. Текст обретает лексическое богатство и глубину, присущие живому эксперту. Практический результат — ноль процентов искусственности в системах проверки. Смысл не искажается, а обогащается неожиданными, точными формулировками. Это создает естественное звучание и прочную основу для SEO, напрямую влияя на оценку авторитетности материала поисковыми системами.

Классический диалог с искусственным интеллектом линейен и непродуктивен. Даже общение с несколькими виртуальными экспертами часто сводится к разрозненным монологам. Настоящий прорыв происходит, когда технология расширяет, а не заменяет человеческое мышление, создавая новые формы коллаборации. Архитектура нашего мозгового штурма — это многоуровневая рекурсивная система. Первый эксперт генерирует идею. Но она не передается дальше напрямую. Ключевые понятия из сообщения погружаются в ядро Lexicon, где насыщаются десятками смысловых оттенков из обширной базы. На выходе рождается пучок обогащенных концептов. Эти смысловые потоки поступают к другим участникам дискуссии, каждый из которых начинает свою ветку обсуждения с принципиально более сложного исходного материала. Такой процесс моделирует фрактальный рост, где каждый новый виток умнее предыдущего. Это приводит к экспоненциальному увеличению вариативности и преодолению главного недостатка ИИ — склонности к усредненным решениям. Система постоянно заглядывает в бездонный колодец человеческого языка, генерируя по-настоящему прорывные идеи и обеспечивая всестороннюю, глубокую проработку любой темы.

Истинная мощь технологии раскрывается в автоматизированных рабочих процессах. «Менеджер задач» позволяет создавать сложные скрипты, выполняющие десятки операций последовательно. Lexicon выступает в роли универсального семантического процессора, который готовит обогащенный материал для других продвинутых моделей. Такой промпт, попав в GPT-5, дает результат, недостижимый при стандартном запросе. Это подтверждается исследованиями, открывающими новый уровень креативности при грамотном использовании больших языковых моделей. Пользователь может запустить цепочку на тысячу повторений, создавая массу уникальных, недетектируемых статей без потери качества. Так решается ключевая проблема контент-маркетинга в эпоху ИИ: как масштабировать производство, не скатываясь в генерацию однообразного спама. Интеграция с внешними сервисами замыкает цикл от идеи до публикации, превращая Lexicon Rephraser в центральный процессор цифровой контент-фабрики.

Доступно бесплатно https://arkhipsoft.ru/Lexicon

Теги:
-2
Комментарии2

Я размышлял про трудоустройство и наем, как нанять сотрудника в IT и как устроиться на работу в IT и вот к чему пришел :)

Я много встречал видео и статей "как пройти собеседование", "как получить работу" в IT.

И вот что я понял: все они рекомендуют людям испытывающим нужду в работе, научиться говорить на эйчарском языке (в лучшем случае на языке бизнеса).

По факту все сводится к семантике (привет Жаку Фреско) - каждый из нас говорит на своем языке, на языке своего опыта, на языке своего мышления, на языке своего локального карго-культа.

Или проще - люди не понимают друг-друга и только строят свои догадки относительно друг-друга.

И чтобы лучше понимать соискателя на старте - эйчары учат соискателей разговаривать на "своём" языке, на понятном для них.

О чем это говорит? О том что эйчары в заведомо выгодной позиции и диктуют условия общения. О том что эйчары не стремятся понять соискателя, найти с ним общий язык в диалоге. О том что эйчары стремятся к тому чтобы все говорили на их языке и правильно отвечали на вопрос "Расскажите о себе". Кстати, а как правильно то?) (Не все, многие)

С другой стороны, соискатели, технари, айтишники - тоже люди :)

И они так же хотят общаться привычным им способом. Они не стремятся понять нанимателя, найти с ним общий язык в диалоге. Соискатели стремятся к тому чтобы все говорили на их языке и задавали адекватные поставленным задачам вопросы, а не "расскажите о себе", и вообще, о себе они уже рассказали в резюме)). (Не все, многие)

Выход же в том чтобы вести диалог, с целью в этом общении прийти к взаимопониманию и согласию. Если взаимопонимание не достигнуто, то люди расходятся и идут дальше каждый своей дорогой. Как впрочем и при любом другом общении между людьми.

И чтобы нанять сотрудника - нужно хотеть нанять сотрудника для решения конкретной задачи, и общаться с соискателем именно с этой целью, все остальное это уже подковерные игры с целью доминирования, заблуждения и вранье, по факту - уход от цели.

Так же и чтобы получить работу - нужно хотеть получить работу чтобы решать конкретную задачу, и общаться с соискателем именно с этой целью, все остальное это уже подковерные игры с целью доминирования, заблуждения и вранье, по факту - уход от цели.

Если я например хочу делать мобильные приложения, а бизнес хочет сделать себе мобильное приложение - то мы уже матчимся, подходим друг-другу для достижения наших целей, осталось только договориться о деталях. "Ты будешь делать достойное приложение 8 часов в день, 5 дней в неделю, по нашим задачам", "А ты за проделанную работу будешь платить мне достойную зарплату и содействовать в решении любых вопросов связанных с работой"

Справедлив вопрос: "а справится ли соискатель или он на словах такой герой?"
Справедлив и обратный вопрос: "а справится ли работодатель или он на словах такой герой?"

Ответ в обоих случаях очевиден: заранее неизвестно и можно только строить предположения.

Есть 3 простых способа чтобы понять, а может ли человек делать, то что он делать хочет:

1. Посмотреть на предыдущий опыт соискателя, на портфолио проектов (так же как и на предыдущий опыт работодателя, на портфолио проектов)

2. Тестовое задание, если вдруг нет портфолио, или есть сомнения по портфолио.

3. Испытательный срок, стажировка на проекте, во время которой станет действительно понятно что из себя представляет сотрудник (за одно и онбординг и притирку пройдет на лайте)

Хм.. А какое тестовое задание и испытательный срок дать работодателю? :)

(P.S. Но не один из этих способов, так же как и любые другие, не гарантирует 100% совпадения ожиданий с результатами, потому что ожидания это больше про вымысел, а результаты достигаются систематическими действиями с целью этих результатов достичь, и делают эти действия реальные люди со всеми их достоинствами и недостатками, а не идеальные кандидаты)

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Комментарии1

Сегодня, в международный день космонавтики, Awakari запускает семантический поиск. Поехали!

Новый тип фильтра используется по умолчанию в "простом" режиме создания нового интереса. В продвинутом режиме он назван "Similarity".

Под капотом, Awakari извлекает текстовый сниппет из каждого нового события и конвертирует его в вектор используя языковую модель, которая понимает около 100 языков. Есть выбор из нескольких уровней совпадения:

  • Weak соответствует косинусу угла между векторами ≥ 0,75. Для более слабой фильтрации.

  • Medium: косинус ≥ 0,85. Рекомендуемый уровень по умолчанию, который неплохо работает во многих случаях.

  • Strong: косинус ≥ 0,95. Для получения строго совпадающих результатов.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Principles and Practice of Programming Languages 

Новый зверь среди академических учебников.

Выложен втихую, доступен свободно, нигде не анонсировался.

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+7
Комментарии0

Сбор семнтики из Гугла (Гугл Вордстат существует)!

В общем такая ситуация - я писал не так давно пост, про парсинг семантики для Гугла, вот он - https://habr.com/ru/articles/867876/

В конце статьи я уточнил, что главная подлянка этой схемы - необходимость одобрения Гуглом базового доступа вашего аккаунта, иначе вся эта затея окажется просто текстом на экране. И не скрою, на момент написания статьи, у меня этого базового доступа не было, но вся правда в том, что я его наконец-то получил!

В общем, схема, описанная мною в статье полностью работоспособна, можно использовать, но быть аккуратнее при общении с техподдержкой Гугла (мне пришлось с ней переписываться по почте, а сперва и вовсе потребовалось обратить на себя внимание в на их форуме).

Но оно того реально стоит, за 5 дней я обработал 50000 входящих ключевых слов и вытащил около 70к ключей для дальнейшей обработки.

Да, абсолютно бесплатно! Вот в эти моменты становится хорошо!!!

Не превышайте лимиты!!!

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Новое (для меня) представление этимологии слов.

Представляю вашему вниманию результат последних опытов с обработкой данных Викисловаря в наглядном графовом виде. На видео показан обзор построенного графа связей для прото-индоевропейского корня *h₃er-. Граф раскрашен в цвета в зависимости от принадлежности подсемейству ИЕ-языков. Показана фильтрация слов-узлов по разным атрибутам (язык, письменность, семейство). Инструмент, в котором всё это делается, поддерживает разнообразные фильтры, выделение и трансформацию графа. Но были проблемы с отображением разных, в том числе экзотических письменностей. Их я частично победил.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0