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. 3 Применяются методы классификации, кластеризации и прогнозирования. 3 Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, позволяют значительно улучшить результаты обработки текста. 3
• Парсинг и извлечение информации. 3 С помощью алгоритмов и инструментов извлекается структурированная информация из неструктурированных данных. 3 Например, с помощью Named Entity Recognition (NER) можно выделить имена людей, организаций, локации, даты и другие ключевые сущности. 3
• Векторизация текста. 35 Преобразование текста в числовые векторы, например, с использованием методов Bag of Words (BoW) или TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). 3 Эти представления текста позволяют применять статистические и машинные методы для анализа. 3
• Частотный анализ. 3 Анализ частоты появления слов в тексте или наборе текстов. 3 Это может быть полезно для выявления ключевых тем или терминов, часто используемых в данных. 3
• Модели тематического моделирования. 3 Такие методы, как LDA (Latent Dirichlet Allocation), помогают выявлять скрытые темы в тексте, что позволяет группировать похожие документы и определять основные категории. 3