Для анализа и обработки естественного языка в текстовых системах используют различные алгоритмы, среди них:

• Правила и шаблоны. 1 Для обработки текста применяют заранее определённые правила. 1 Этот метод используют для простых задач. 1
• Статистические методы. 1 Применяют вероятностные модели, которые основаны на статистическом анализе больших объёмов данных. 1 Например, наивный байесовский классификатор используют для классификации писем как спам или не спам. 1
• Машинное обучение. 1 Алгоритмы машинного обучения позволяют обучать модели на больших объёмах данных и создавать более сложные и точные модели. 1 Например, их применяют для предсказания следующего слова в предложении. 1
• Глубокое обучение. 1 Используют нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 12 Эти методы позволяют создавать модели, которые могут учитывать контекст и отношения между словами. 1
• Марковские модели. 2 Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 2 Это полезно при переводе или генерации текста. 2
• Длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 2 Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 2 Такой подход применяют для генерации текстов. 2

Выбор алгоритма зависит от типа и масштаба задач, которые стоят перед системой. 2