Некоторые логические задачи, которые используются в современных алгоритмах обработки естественного языка (NLP):

• Извлечение информации. 2 Пример задачи — ответы на вопросы в поисковых системах. 2 Алгоритм должен обработать массив входных данных и выделить из него ключевые элементы (слова), в соответствии с которыми будет найден актуальный ответ на поставленный вопрос. 2
• Анализ информации. 2 Цель — не получить конкретный ответ, а проанализировать имеющиеся данные по определённым критериям. 2 Машины обрабатывают текст и определяют его эмоциональную окраску, тему, стиль, жанр и другие параметры. 2
• Генерация текста и речи. 2 Алгоритм должен отреагировать на текст или речь пользователя. 2 Это может быть ответ на вопрос, полезная информация или забавная фраза, но реплика должна быть по заданной теме. 2
• Автоматический пересказ. 2 Задача — обработать большой объём информации и сделать его краткий пересказ. 2 Это бывает нужно в бизнесе или в науке, когда необходимо получить ключевые пункты большого набора данных. 2
• Машинный перевод. 24 Программы-переводчики тоже используют алгоритмы машинного обучения и NLP. 2
• Выделение сущностей и фактов. 3 Идентификация ссылок на именованные объекты, принадлежащие одной из заданных категорий, а также установление семантической взаимосвязи между ними. 3