Некоторые методы, которые используются для автоматизации распознавания грамматических конструкций в современных системах обработки естественного языка:

• Токенизация (графематический анализ). 1 Проводится первичный анализ текста исходного документа: определяются границы заголовков, абзацев и отдельных предложений. 1
• Морфологический анализ. 4 Происходит переход от словоформ к их леммам (словарным формам лексем) или основам (ядерным частям слова, за вычетом словоизменительных морфем). 4
• Синтаксический анализ. 4 Выявляется синтаксическая связь слов и грамматическая структура предложений. 4
• Семантический и прагматический анализ. 4 Определяется смысл фраз и соответствующая реакция системы. 4

Также для обработки естественного языка используют алгоритмы машинного обучения, например:

• Наивный байесовский классификатор. 3 Применяется для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 3
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 3 Используется для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 3
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 3 Участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 3
• Марковские модели. 3 Применяются для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 3 Это полезно при переводе или генерации текста. 3