Как устроен алгоритм обучения и развития алгоритмов обработки естественного языка?

Алгоритм обучения и развития алгоритмов обработки естественного языка (NLP) включает два основных этапа: processmi.com

1. Предварительная обработка данных. processmi.com Включает подготовку и «очистку» текстовых данных, чтобы машины могли их анализировать. processmi.com Для этого используется токенизация (деление текста на небольшие блоки), удаление стоп-слов (исключение слов, не обладающих ключевой смысловой нагрузкой), лемматизация (группировка слов для дальнейшего анализа) и другие методы. processmi.com
2. Разработка алгоритма. processmi.com На этом этапе применяют различные алгоритмы обработки, например:

• Систему на базе чётко определённых лингвистических правил. processmi.com Такой подход применялся на начальной стадии разработки технологии NLP и остаётся актуальным и сейчас. processmi.com
• Систему на базе машинного обучения с использованием статистических методов. processmi.com Комбинируя Machine Learning, Deep Learning и нейронные сети, алгоритмы NLP совершенствуются и самообучаются. processmi.com

Модели для обучения обучаются на огромных объёмах текстовых данных. appmaster.io Они изучают шаблоны и структуры человеческого языка, которые затем используются для обработки новых входных языковых данных. appmaster.io