Архитектура семантической решётки 1. Словарь слого

Архитектура семантической решётки
1. Словарь слогокорней (базовый слой)
Создайте таблицу-словарь:
ID Слогокорень Семантическое ядро (кратко) Примеры корнеслов Доминирующие семантические поля
1 свет- излучение, видимость, знание свет, светлый, просветление физика, познание, метафора
2 тем- отсутствие света, неизвестность тьма, тёмный, затемнение физика, страх, незнание
… … … … …
Как наполнять: опирайтесь на публикации и материалы по концепции Варфоломеева, верифицируйте через частотные словари и семантические тезаурусы (например, РуТез), чтобы избежать субъективности.
2. Граф семантических переходов (рёбра решётки)
Определите типы переходов между слогокорнями:
• Антонимия: свет- ; тем-
• Гипонимия/гиперонимия: свет- ; луч- (более узкий вариант)
• Метафорический перенос: свет- ; знание
• Комбинаторика: свет- + путь- ; просвет (новое корнеслово с интегральным смыслом)
• Эмоциональная окраска: свет- (нейтрально) ; сияние (позитив)
Формально это ориентированный взвешенный граф: G=(V,E)G=(V,E), где VV — слогокорни, EE — переходы с весами (вероятность, сила ассоциации, тип).
3. Слой корнеслов и правил композиции
Для каждой комбинации слогокорней задайте:
• Правило композиции: как смысл корнеслова соотносится с суммой смыслов частей (аддитивность, синергия, конфликт).
• Ограничения сочетаемости: какие пары/тройки слогокорней «не работают» или дают редкие/маргинальные значения.
• Примеры: свет- + ход- ; восход (не просто «свет и ход», а «появление света при движении»).
Это можно хранить как набор продукционных правил или как обучаемую функцию в нейросети.
________________________________________
Интеграция с современной языковой моделью (гибридный подход)
Чтобы решётка была применима в ИИ, её нужно соединить со статистической моделью:
1. Токенизация на слогокорни: вместо обычных токенов (слов/BPE) используйте слогокорни как базовые единицы. Это позволит модели «видеть» внутреннюю структуру слова.
2. Семантические эмбеддинги слогокорней: обучите или донастройте эмбеддинги так, чтобы близкие по смыслу слогокорни были близки в векторном пространстве; типы переходов кодируйте через отношения (как в Knowledge Graph embeddings).
3. Контролируемая генерация: при генерации текста используйте решётку как ограничения — разрешать только «валидные» комбинации слогокорней или штрафовать за семантически нелепые переходы.
4. Интерпретируемость: по пути в решётке можно объяснять, как смысл трансформируется от одного узла к другому (например, «от нейтрального света к метафоре знания»).
________________________________________
Практические шаги реализации
1. Подготовьте корпус текстов (художественные, научные, публицистика) и разметьте его: выделите слогокорни и корнеслова по правилам Варфоломеева (вручную или полуавтоматически).
2. Постройте граф переходов на основе совместной встречаемости слогокорней и экспертных правил.
3. Обучите/донастройте небольшую трансформер-модель (или используйте открытую LLM в режиме RAG) с учётом структуры решётки.
4. Оцените качество:
o семантическая согласованность (нет ли «смысловых дыр» и нелепых сочетаний);
o способность модели генерировать новые, но осмысленные корнеслова;
o интерпретируемость (можно ли проследить путь смысла по решётке).