Для эффективного анализа текстовых документов можно использовать различные методы поиска, среди них:

• Поиск ключевых слов. 1 Искусственный интеллект автоматически выделяет важные термины и фразы, что позволяет быстро определять основные идеи и темы. 1
• Контекстуальный анализ. 1 Алгоритмы учитывают контекст слов, что помогает выделить ключевые фразы, имеющие значение в рамках конкретного текста. 1
• Кластеризация. 1 Нейросети группируют схожие по смыслу фразы и термины, создавая тематические кластеры. 1 Это помогает упорядочить информацию и понять её основные направления. 1
• Создание аннотаций. 1 Алгоритмы генерируют краткие аннотации к крупным текстам, что экономит время на предобработку материала перед дальнейшим анализом. 1
• Оптимизация структуры. 1 ИИ советует оптимальную структуру текста для пользователя, включая заголовки, подзаголовки и распределение информации по абзацам. 1
• Тематический анализ. 4 Позволяет получить список ключевых тем текста, которые представляются как отдельными словами, так и устойчивыми сочетаниями слов. 4
• Выявление смысловых связей в тексте. 4 Выявляет ассоциативные связи между ключевыми темами текстов. 4

Также для анализа текстовых документов могут использоваться методы, такие как TF-IDF для оценки важности слов, модели векторизации текста, например Word2Vec или BERT, и классификация текстов для автоматической сортировки информации. 1