Какие алгоритмы машинного обучения используются для обработки естественного языка?

Некоторые алгоритмы машинного обучения, используемые для обработки естественного языка:

• Наивный байесовский классификатор. skillbox.ru Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. skillbox.ru Например, так работают системы спам-фильтрации в электронной почте. skillbox.ru
• Длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). skillbox.ru Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. skillbox.ru Такой подход применяют для генерации текстов. 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 Это полезно при переводе или генерации текста. skillbox.ru
• Алгоритм word2vec. www.osp.ru В нём используется нейровероятностная модель языка: каждое слово представляется вектором из вещественных чисел. www.osp.ru В процессе обучения для слова подбирается вектор, максимально похожий на векторы других слов, которые встречаются в похожих контекстах. www.osp.ru

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