Для автоматизации поиска информации в текстовом контенте используются различные методы, среди них:

• Автоматическое индексирование и классификация данных. 2 Нейронные сети создают автоматизированные индексы и классифицируют большие объёмы информации, что упрощает процесс поиска и обработки данных. 2
• Определение семантики текста. 2 Нейронные сети анализируют текст и выявляют его семантику, автоматически выделяют ключевые слова и определяют связи между различными текстовыми документами. 2
• Генерация резюме и краткой информации. 2 Нейронные сети создают краткую информацию и резюме на основе больших объёмов текстовых данных. 2 Это помогает быстрее ознакомиться с содержанием различных документов и принимать более информированные решения. 2
• Распознавание именованных сущностей (NER). 3 Метод предполагает идентификацию и классификацию именованных сущностей, таких как имена, местоположения, организации или даты, в текстовых данных. 3
• Анализ настроения. 3 Метод направлен на определение настроения или эмоционального тона текстовых данных, обычно классифицируемых как положительные, отрицательные или нейтральные. 3
• Тематическое моделирование. 3 Метод помогает обнаружить основные темы или вопросы в коллекции документов. 3 Он выявляет скрытые закономерности и определяет основные темы, обсуждаемые в контенте. 3
• Анализ изображений или видео. 3 Метод предполагает использование методов компьютерного зрения для автоматического анализа визуального контента, например, для идентификации объектов, сцен, выражений лица или настроения на изображениях или видео. 3