Для анализа грамматики текстов в машинном обучении применяются различные алгоритмы, например:

• Статистические методы. 12 К ним относятся скрытые цепи Маркова и модели максимальной энтропии, которые помогают точно определять части речи. 12
• Алгоритм word2vec. 1 В нём используется нейровероятностная модель языка: каждое слово представляется вектором из вещественных чисел, а в процессе обучения для слова подбирается вектор, максимально похожий на векторы других слов, которые встречаются в похожих контекстах. 1
• Рекуррентные нейронные сети. 12 Они на входе принимают одно слово в векторном представлении и имеют несколько внутренних уровней, а на выходе строят классификатор или регрессор. 1 У нейросети появляется «память», которая позволяет ей последовательно обрабатывать слова из предложения и делать предсказания отдельно относительно каждого слова или всего предложения сразу. 1

Также для анализа грамматики текстов могут использоваться предварительно подготовленные языковые модели, которые понимают языковые шаблоны, контекст и семантику. 4 Они обучены на массивных корпусах и могут быть точно настроены для конкретных задач. 4