Какие методы машинного обучения можно использовать для анализа литературных произведений?

Для анализа литературных произведений можно использовать различные методы машинного обучения, среди них:

• Обработка естественного языка (NLP). dtf.ru Позволяет нейросетям понимать и интерпретировать человеческий язык, разбивать текст на слова и предложения, а также анализировать семантику. dtf.ru
• Глубокое обучение. dtf.ru Помогает в создании сложных моделей, способных обучаться на больших объёмах текстов. dtf.ru
• Кластеризация текстовых данных. dtf.ru Используется для группировки схожих произведений по темам или стилям, что помогает исследователям и читателям лучше понимать литературный контекст. dtf.ru
• Логистическая регрессия. elar.urfu.ru Один из основных статистических методов для бинарной классификации. elar.urfu.ru Модель предсказывает вероятность принадлежности к одному из двух классов, что полезно, когда нужно определить, принадлежит ли объект к определённой категории или нет. elar.urfu.ru
• Word2vec и GloVe. elar.urfu.ru Модели, которые позволяют представить слова в виде векторов, где близкие по смыслу слова будут иметь близкие векторы. elar.urfu.ru
• Токенизация. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru Метод разбиения текста на небольшие составные части, такие как словосочетания или слова. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru После разбиения на составные части каждая из них подвергается анализу. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru
• Удаление стоп-слов. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru Исключение из обрабатываемой текстовой конструкции слов, не несущих какой-либо дополнительной информации в тексте, привносящих лишь шум в данные. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru
• Стеммизация и лемматизация. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru Первая представляет собой процесс приведения слова к его корню путём устранения суффиксов, приставок, окончаний. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru В ходе процесса лемматизации слово приводится к его смысловой канонической форме. izvuz_tn_eng.pnzgu.ru