Управление в компьютерной лингвистике для обработки естественного языка используется в задаче составления, разметки и оперативного пополнения корпусов текстов. 2 Это необходимо для решения других задач, в том числе для использования методов машинного обучения, разработки и апробации новых алгоритмов. 2

Для этого применяется комплекс инструментов управления корпусами текстов, который включает в себя инструменты автоматического наполнения, управления, дополнительной разметки и получения субкорпусов. 2 Такой комплекс позволяет формировать собственные субкорпуса и добавлять дополнительную разметку для выбранного субкорпуса. 2

Также в компьютерной лингвистике для обработки естественного языка используются алгоритмы машинного обучения, например:

• Наивный байесовский классификатор применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 3 Например, так работают системы спам-фильтрации в электронной почте. 3
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory) используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 3 Такой подход применяют для генерации текстов. 3
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 3
• Марковские модели применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 3 Это полезно при переводе или генерации текста. 3