Какие методы машинного обучения используются для автоматизации проверки текстов?

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

• Байесовский классификатор. 2 Основан на теории вероятности, используется для определения вероятности принадлежности текстов к категориям. 2 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. 2
• Деревья решений. 2 Применяются для принятия решения на основе нескольких условий, каждое из которых обычно состоит из одного слова текста. 2 Дерево состоит из узлов и листьев и является структурой данных, которая классифицирует тексты с помощью обучающих данных. 2
• Логистическая регрессия. 2 Статистическая модель, которая предсказывает вероятность принадлежности текста к определённой категории. 2 Каждое слово в тексте имеет свой вес, а текст классифицируется на основе взвешенного суммирования этой информации. 2
• Нейронные сети. 2 Более сложная модель, которая имитирует работу головного мозга. 2 Все слова в тексте имеют свои веса, и для принятия решения используются многослойные нейронные сети. 2

Также для проверки орфографии в системах машинного обучения используют словарные методы и статистические методы, которые учитывают контекст и частоту использования слов. 3