Для обработки больших объёмов данных и выявления часто встречающихся слов можно использовать следующие подходы:
- Машинное обучение и глубокое обучение. infourok.ru Для анализа текстов в больших данных применяют методы классификации, кластеризации и прогнозирования. infourok.ru Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, позволяют значительно улучшить результаты обработки текста. infourok.ru
- Парсинг и извлечение информации. infourok.ru С помощью алгоритмов и инструментов извлекают структурированную информацию из неструктурированных данных. infourok.ru Например, с помощью Named Entity Recognition (NER) можно выделить имена людей, организаций, локации, даты и другие ключевые сущности. infourok.ru
- Обработка потоковых данных. infourok.ru В условиях реального времени необходимо обрабатывать тексты из потоков данных, например, из социальных сетей или потоков новостей. infourok.ru Для этого используют технологии, такие как Apache Kafka и Apache Flink, которые обеспечивают обработку данных в реальном времени. infourok.ru
- Масштабирование. infourok.ru При работе с большими данными используют распределённые системы для хранения и обработки данных, такие как Hadoop, Spark, и другие платформы для обработки данных в распределённых вычислительных средах. infourok.ru
Также для анализа текстов и поиска ключевых слов используют искусственный интеллект. vc.ru Он позволяет автоматизировать процесс, учитывать контекст слов и настраивать параметры поиска с учётом специфических требований. vc.ru
Для работы с текстами на русском языке важно использовать специализированные инструменты, например, DeepPavlov и Natasha. gimal-ai.ru