Semantic Analysis in Applied Systems
Received: 2026-05-30
Published: 2026-09-04
Abstract
This paper investigates methods, algorithms, and architectural solutions for integrating semantic analysis into modern applied software systems. Approaches to the practical application of semantic technologies (within the domain of programming languages and compilers, including modern language models) are examined across such applied areas as intelligent search, electronic catalogs and databases, and the SQL processing pipeline. The key challenges of deploying semantic modules, including computational complexity and integration with existing IT infrastructure, are analyzed.
Keywords
List of references
-
Современные информационно-коммуникационные технологии, программная инженерия и искусственный интеллект.
-
Devlin, J. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova // Association for Computational Linguistics. — 2019. — Vol. 1. — P. 4171–4186. (Статья по глубокому семантическому анализу контекста и извлечению скрытых смысловых связей).
-
Клещев, А.С. Сравнительный анализ семантики языков программирования и языков онтологий / А. С. Клещев, И. Л. Артемьева // Системное программирование. — 2015. — Т. 10, № 2. — С. 112–127. (Напрямую сопоставляет формальную семантику компиляторов с прикладными интеллектуальными системами).
-
Васильев, С. Н. Формальная семантика и верификация прикладного программного обеспечения / С. Н. Васильев, А. К. Петров // Программирование. — 2018. — № 4. — С. 15–28. (Посвящено построению систем доказательства правильности программ и анализу свойств зацикливания).
-
Загорулько, Ю. А. Семантические технологии для организации интеллектуального поиска и анализа неструктурированных данных / Ю. А. Загорулько // Сибирский журнал вычислительной математики. — 2016. — Т. 19, № 3. — С. 245–259. (К разделу о семантической фильтрации, дедупликации и кластеризации в СППР).
-
Mikolov, K. Chen, G. Corrado, J. Dean // arXiv preprint arXiv:1301.3781. — 2013. (Основополагающая работа по векторному представлению знаний и семантической близости слов).
-
Vaswani, A. Attention is All You Need / A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar [et al.] // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2017. — Vol. 30. — P. 5998–6008. (Основа современных моделей дистрибутивной семантики и контекстного анализа).
-
Devlin, J. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. Toutanova // Association for Computational Linguistics. — 2019. — Vol. 1. — P. 4171–4186. (Статья по глубокому семантическому анализу контекста и извлечению скрытых смысловых связей).
About the Authors
License
Copyright (c) 2026 MMIT Proceedings
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.