Что из себя представляют современные методы анализа коротких текстов в контексте обработки естественного языка?

Некоторые современные методы анализа коротких текстов в контексте обработки естественного языка (NLP):

• Токенизация. sky.pro Разделение текста на отдельные слова или предложения. sky.pro Это первый шаг в большинстве задач NLP. sky.pro
• Лемматизация и стемминг. sky.pro Приведение слов к их базовой или корневой форме. sky.pro Лемматизация учитывает контекст и преобразует слова в их базовую форму, тогда как стемминг просто удаляет окончания. sky.pro
• Частеречная разметка. sky.pro Определение частей речи для каждого слова в предложении. sky.pro Это помогает понять грамматическую структуру текста. sky.pro
• Распознавание именованных сущностей. sky.pro skillbox.ru Идентификация и классификация именованных сущностей в тексте (например, имена людей, названия мест). sky.pro
• Анализ тональности. sky.pro Определение эмоциональной окраски текста (положительная, отрицательная, нейтральная). sky.pro Это важно для анализа отзывов и комментариев. sky.pro
• Синтаксический анализ. sky.pro Построение синтаксического дерева для предложения. sky.pro Это помогает понять грамматическую структуру и отношения между словами. sky.pro

Для обработки естественного языка используют и другие методы, например:

• Наивный байесовский классификатор. skillbox.ru Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. skillbox.ru
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). skillbox.ru Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. skillbox.ru
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. sky.pro skillbox.ru Участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. skillbox.ru
• Марковские модели. skillbox.ru Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. skillbox.ru