Для автоматического распознавания языка в современных программных системах используются различные методики, среди них:

• Подход, основанный на правилах. 4 Лингвистическая информация описывается в виде формальных правил, которые создаются лингвистами или специалистами-прикладниками в конкретной проблемной области. 4
• Подход, основанный на машинном обучении. 4 Источником информации выступают не правила, а отобранные тексты проблемной области. 4 Среди методов выделяют обучение с учителем, без учителя и частичное обучение с учителем. 4
• Статистические методы. 2 Например, скрытые цепи Маркова и модели максимальной энтропии, которые помогают точно определять части речи. 2
• Нейронные сети. 24 Позволяют находить скрытые связи и закономерности в текстах, которые не могут быть представлены в явном виде. 4
• Сверточные нейросети. 2 На вход сети подаётся сразу всё предложение в виде матрицы векторных представлений отдельных слов. 2
• Рекурсивные нейросети. 2 Работают не поверх последовательности слов в предложении, а на основе грамматики зависимостей предложения — для каждого предложения строится бинарное дерево для его разбора. 2