Какие методы поиска используются в текстовом редакторе для анализа больших текстов?

Для анализа больших текстов в текстовых редакторах могут использоваться различные методы поиска, например:

• Машинное обучение и глубокое обучение. infourok.ru Применяются методы классификации, кластеризации и прогнозирования. infourok.ru Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, позволяют значительно улучшить результаты обработки текста. infourok.ru
• Парсинг и извлечение информации. infourok.ru С помощью алгоритмов и инструментов извлекается структурированная информация из неструктурированных данных. infourok.ru Например, с помощью Named Entity Recognition (NER) можно выделить имена людей, организаций, локации, даты и другие ключевые сущности. infourok.ru
• Векторизация текста. infourok.ru cyberleninka.ru Преобразование текста в числовые векторы, например, с использованием методов Bag of Words (BoW) или TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). infourok.ru Эти представления текста позволяют применять статистические и машинные методы для анализа. infourok.ru
• Частотный анализ. infourok.ru Анализ частоты появления слов в тексте или наборе текстов. infourok.ru Это может быть полезно для выявления ключевых тем или терминов, часто используемых в данных. infourok.ru
• Модели тематического моделирования. infourok.ru Такие методы, как LDA (Latent Dirichlet Allocation), помогают выявлять скрытые темы в тексте, что позволяет группировать похожие документы и определять основные категории. infourok.ru