Некоторые алгоритмы машинного обучения, используемые для обработки естественного языка:

• Наивный байесовский классификатор. 1 Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 1 Например, так работают системы спам-фильтрации в электронной почте. 1
• Длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 1 Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 1 Такой подход применяют для генерации текстов. 1
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 1 Участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 1
• Марковские модели. 1 Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 1 Это полезно при переводе или генерации текста. 1
• Алгоритм word2vec. 4 В нём используется нейровероятностная модель языка: каждое слово представляется вектором из вещественных чисел. 4 В процессе обучения для слова подбирается вектор, максимально похожий на векторы других слов, которые встречаются в похожих контекстах. 4

Выбор алгоритма зависит от типа и масштаба задач, которые стоят перед дата-сайентистом. 1