Чем отличаются статистические модели от рекуррентных нейронных сетей в области обработки естественного языка?

Статистические модели и рекуррентные нейронные сети имеют разные подходы к обработке естественного языка (NLP). www.fromtech.ru {9-host}

Статистические модели используют вероятность появления слов или словосочетаний в тексте. {9-host} Эти вероятности вычисляются на основе анализа больших массивов текстовых данных. {9-host} Статистические модели не учитывают смысл и контекст, но хорошо работают с большими объёмами данных. {9-host} Примеры таких алгоритмов: модели n‑грамм, которые предсказывают, какое слово в предложении будет следующим, опираясь на предыдущие, и TF-IDF, определяющий, какие слова важны в тексте, сравнивая их частоту внутри документа и по всей коллекции текстов. {9-host}

Рекуррентные нейронные сети (RNN) обрабатывают последовательности данных с учётом контекста. trainingdata.ru В отличие от обычных нейросетей, которые обрабатывают информацию «разово», RNN умеют запоминать предыдущие шаги и учитывать их в текущих вычислениях. deepme.ru Это делает их идеальными для задач, где важен контекст: анализ текста, распознавание речи, прогнозирование временных рядов. deepme.ru

Таким образом, статистические модели фокусируются на измерении вероятностей появления слов и фраз, в то время как рекуррентные нейронные сети ориентированы на работу с последовательностями данных, где важен контекст предыдущих данных. www.fromtech.ru deepme.ru