Какие методы существуют для автоматического определения языка текста?

Некоторые методы для автоматического определения языка текста:

• Использование словарей. 1 Заключается в переборе словарей множества языков и поиске совпадений слов текста со словами в этих словарях. 1 Метод относительно простой, но требует больших энергетических и временных затрат. 1
• Алгоритм N-грамм. 2 Основан на статистиках документов, для которых язык и кодировка известны заранее. 2 В этом методе подсчитываются частоты N-грамм (сочетаний символов или подстрок длиной не более N). 2 После этого среди всех тестовых документов находится тот, для которого расстояние от его N-граммной статистики до статистики тестируемого документа минимально. 2 После этого языком тестируемого документа считается язык найденного тестового документа. 2
• Статистический метод. 3 На основании тренировочного корпуса текстов для каждого языка определяется распределение вероятностей униграмм и биграмм, образующих поисковые образы языков. 3 Далее для входного документа также строится распределение вероятностей составляющих его N-грамм. 3 Используя метрику Кульбака — Лейблера, вычисляется относительная энтропия между вероятностными распределениями входного документа и всеми поисковыми образами языков. 3 Тексту назначается язык с минимальной относительной энтропией. 3
• Метод строковых ядер. 3 Принципы работы этого метода близки методу N-грамм. 3
• Инструмент определения языка на основе векторно-пространственной модели. 4 Создаётся n-мерное представление текста с использованием в качестве координат статистических свойств последовательностей байтов, найденных в тексте. 4 Та же операция выполняется с ранее загруженными справочными текстами. 4 В n-мерном пространстве вставленный текст будет иметь точное положение. 4 Справочный текст, расположенный к нему ближе всего, будет наиболее на него похожим. 4