Для обработки больших массивов данных в алгоритмах обработки текста применяются, например, такие методы:

• Машинное обучение и глубокое обучение. 1 Для анализа текстов в больших данных используют методы классификации, кластеризации и прогнозирования. 1 Модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, позволяют значительно улучшить результаты обработки текста. 1
• Парсинг и извлечение информации. 1 С помощью алгоритмов и инструментов извлекают структурированную информацию из неструктурированных данных. 1 Например, с помощью Named Entity Recognition (NER) можно выделить имена людей, организаций, локации, даты и другие ключевые сущности. 1
• Обработка потоковых данных. 1 В условиях реального времени необходимо обрабатывать тексты из потоков данных, например, из социальных сетей или потоков новостей. 1 Для этого используют технологии, такие как Apache Kafka и Apache Flink, которые обеспечивают обработку данных в реальном времени. 1
• Масштабирование. 1 При работе с большими данными используют распределённые системы для хранения и обработки данных, такие как Hadoop, Spark, и другие платформы для обработки данных в распределённых вычислительных средах. 1
• Визуализация текста. 2 Помогает лучше понять данные и их взаимосвязи. 2 Это может быть полезно для презентации результатов исследований или анализа данных. 2