Как работает фильтрация слов в системах обработки естественного языка?

Фильтрация слов в системах обработки естественного языка (NLP) включает в себя несколько этапов: www.cleverence.ru

1. Сегментация и токенизация. www.cleverence.ru Текст делят на предложения, а те — на отдельные слова. www.cleverence.ru
2. Определение контекстно-независимых признаков. www.cleverence.ru Они характеризуют каждый из токенов и не зависят от рядом стоящих элементов. www.cleverence.ru
3. Удаление стоп-слов. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Это слова, которые не содержат смысловой нагрузки и встречаются в тексте часто и безразлично к контексту. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Примеры таких слов: «и», «в», «на», «с», «то», «этот» и другие. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai
4. Допуск кореференции. www.cleverence.ru Система рассматривает каждое предложение один раз и не отслеживает их взаимосвязь. www.cleverence.ru
5. Парсинг зависимостей. www.cleverence.ru Формируется древовидная структура, где токенам присваивается один родитель и устанавливается тип связи. www.cleverence.ru
6. Преобразование текстового содержания в векторное представление. www.cleverence.ru Это позволяет выделить слова, применяемые в схожем или идентичном контексте. www.cleverence.ru
7. Формирование модели, которая соответствует заданной цели, например, классифицирует или генерирует новый текст. www.cleverence.ru

Также для определения важности слов в тексте используется метод взвешивания TF-IDF. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Он присваивает каждому слову в тексте вес, который зависит от частоты встречаемости этого слова в тексте и количества текстов, в которых оно встречается. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Более высокий вес присваивают словам, которые часто встречаются в конкретном документе, но редко в других документах коллекции. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai