Какие методы машинного обучения используются для автоматизации проверки текстов?

Для автоматизации проверки текстов используются различные методы машинного обучения, среди них:

• Байесовский классификатор. spravochnick.ru Основан на теории вероятности, используется для определения вероятности принадлежности текстов к категориям. spravochnick.ru Наиболее часто применяют наивный байесовский классификатор, в котором все слова в тексте считаются независимыми друг от друга, и байесовские сети, определяющие сложные взаимосвязи между словами и категориями. spravochnick.ru
• Деревья решений. spravochnick.ru Применяются для принятия решения на основе нескольких условий, каждое из которых обычно состоит из одного слова текста. spravochnick.ru Дерево состоит из узлов и листьев и является структурой данных, которая классифицирует тексты с помощью обучающих данных. spravochnick.ru
• Логистическая регрессия. spravochnick.ru Статистическая модель, которая предсказывает вероятность принадлежности текста к определённой категории. spravochnick.ru Каждое слово в тексте имеет свой вес, а текст классифицируется на основе взвешенного суммирования этой информации. spravochnick.ru
• Нейронные сети. spravochnick.ru Более сложная модель, которая имитирует работу головного мозга. spravochnick.ru Все слова в тексте имеют свои веса, и для принятия решения используются многослойные нейронные сети. spravochnick.ru

Также для проверки орфографии в системах машинного обучения используют словарные методы и статистические методы, которые учитывают контекст и частоту использования слов. web.snauka.ru