Как работает машинное обучение при анализе текстов на естественном языке?

Машинное обучение при анализе текстов на естественном языке (NLP) подразумевает обучение вычислительных моделей на обширном корпусе текстовых данных. appmaster.io Это позволяет моделям понимать и генерировать человеческий язык. appmaster.io

Процесс включает в себя несколько этапов: appmaster.io

1. Понимание естественного языка (NLU). appmaster.io Машина интерпретирует человеческий язык. appmaster.io Некоторые этапы процесса:

• Предварительная обработка. appmaster.io Текст разбивают на отдельные слова (токенизация) и нормализуют, например, исправляют орфографию, преобразуют текст в строчные буквы или удаляют пунктуацию. appmaster.io
• Тегирование частей речи. appmaster.io Каждое слово маркируют на основе его роли в предложении (существительное, глагол, прилагательное). appmaster.io
• Распознавание именованных сущностей. appmaster.io Определяют конкретные сущности, такие как люди, организации или места. appmaster.io
• Синтаксический анализ. appmaster.io Анализируют структуру предложения, чтобы понять взаимосвязи между словами. appmaster.io
• Семантический анализ. appmaster.io Расшифровывают смысл предложения, часто путём понимания контекста, устранения двусмысленности и понимания ссылок. appmaster.io

1. Генерация естественного языка (NLG). appmaster.io Машина создаёт осмысленные фразы и предложения на человеческом языке. appmaster.io Процесс включает в себя: appmaster.io

• Планирование текста. appmaster.io Машина определяет содержание и структуру текста. appmaster.io
• Планирование предложений. appmaster.io Машина выбирает подходящие слова, формирует осмысленные фразы и поддерживает тон текста. appmaster.io
• Реализация текста. appmaster.io План предложения преобразуют в хорошо сформированное предложение. appmaster.io

Для обработки естественного языка используют разные алгоритмы машинного обучения, например: skillbox.ru

• Наивный байесовский классификатор. skillbox.ru Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. skillbox.ru
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM). 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. 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