Cross-Language Semantic Consistency: A Minimal Demonstration with Examples (PRAZ Framework)
This document presents a minimal applied demonstration of the semantic model described in the PRAZNANIE research. It illustrates a recurring cross-language pattern where vowels contribute consistent semantic tendencies across different words and across different languages. The examples show a visible layer of a deeper structured semantic system, where meaning is treated as an unfolding process rather than a static label. The full architecture is not fully exposed in this document. However, the observable layer is sufficient to detect, compare, and verify consistent semantic behavior. This work is part of the PRAZ Framework — a structural semantic layer for AI systems designed to operate alongside LLMs and extend semantic interpretation and control. Related research publication: PRAZNANIE: A Coordinate Model of Semantic Operations in Language. The 5×5×2 Language Matrix and the Operational Architecture of Meaning https://doi.org/10.5281/zenodo.18937276 Данный документ представляет собой прикладную демонстрацию семантической модели, описанной в исследовании PRAZNANIE. В нём показан повторяющийся кросс-языковой паттерн, при котором гласные вносят согласованные смысловые тенденции в разных словах и разных языках. Примеры демонстрируют наблюдаемый слой более глубокой структурной системы, в которой смысл рассматривается как процесс разворачивания, а не статическая метка. Полная архитектура в данном документе не раскрывается, однако текущего уровня наблюдения достаточно для выявления, сопоставления и проверки устойчивых смысловых закономерностей. Работа является частью PRAZ Framework — структурного семантического слоя для AI-систем, предназначенного для работы совместно с LLM и расширения интерпретации смысла. Связанная научная публикация: https://doi.org/10.5281/zenodo.18937276
Authors
- Alexey Kozlenko
Publication Details
- Journal
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Published
- 2026-04-01
- DOI
- https://doi.org/10.5281/zenodo.19366394
- Primary Topic
- Natural Language Processing Techniques
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00