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

• Обработка естественного языка (NLP). 1 Позволяет нейросетям понимать и интерпретировать человеческий язык, разбивать текст на слова и предложения, а также анализировать семантику. 1
• Глубокое обучение. 1 Помогает в создании сложных моделей, способных обучаться на больших объёмах текстов. 1
• Кластеризация текстовых данных. 1 Используется для группировки схожих произведений по темам или стилям, что помогает исследователям и читателям лучше понимать литературный контекст. 1
• Логистическая регрессия. 3 Один из основных статистических методов для бинарной классификации. 3 Модель предсказывает вероятность принадлежности к одному из двух классов, что полезно, когда нужно определить, принадлежит ли объект к определённой категории или нет. 3
• Word2vec и GloVe. 3 Модели, которые позволяют представить слова в виде векторов, где близкие по смыслу слова будут иметь близкие векторы. 3
• Токенизация. 5 Метод разбиения текста на небольшие составные части, такие как словосочетания или слова. 5 После разбиения на составные части каждая из них подвергается анализу. 5
• Удаление стоп-слов. 5 Исключение из обрабатываемой текстовой конструкции слов, не несущих какой-либо дополнительной информации в тексте, привносящих лишь шум в данные. 5
• Стеммизация и лемматизация. 5 Первая представляет собой процесс приведения слова к его корню путём устранения суффиксов, приставок, окончаний. 5 В ходе процесса лемматизации слово приводится к его смысловой канонической форме. 5