Для генерации и классификации слов в компьютерном алгоритме используют алгоритмы обработки естественного языка (NLP). 13

Для генерации применяют, например, длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM). 1 Этот подход используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 1 С помощью текстового корпуса компьютерная модель обучается генерации новых текстов. 3

Для классификации используют, в частности, наивный байесовский классификатор. 1 Его применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 1

Некоторые методы классификации:

• Составление терм-документной матрицы. 1 Текст представляют в виде матрицы, где первый столбец — это токен, а первая строка — номер анализируемого документа. 1 В ячейках на пересечении строк и столбцов показано, как часто определённые слова встречаются в конкретном документе. 1 С помощью таких матриц тексты классифицируют по темам. 1
• Векторное представление слов. 1 Благодаря ему можно отследить, как анализируемые токены связаны с другими токенами в предложении или тексте. 1
• TF-IDF. 45 Большой вес в этом методе получают слова с высокой частотой в пределах конкретного документа и с низкой частотой употребления в других документах. 4

Выбор алгоритма зависит от типа и масштаба задач, которые стоят перед программистом. 1