Какие методы существуют для выявления скрытых данных в текстовых массивах?

Некоторые методы выявления скрытых данных в текстовых массивах:

• Тематическое моделирование. dzen.ru Способ обработки больших объёмов текстовой информации для выявления скрытых родственных структур, разделённых на темы. dzen.ru Работает на принципе выявления и анализа слов, которые чаще всего используются в текстах и группируются вокруг определённой темы. dzen.ru
• Текстомайнинг. compress.ru Позволяет находить новые знания в неструктурированных текстовых массивах. compress.ru В текстовых массивах, где форма документа и набор лексики ограничены, новую информацию можно извлекать, анализируя статистику на уровне отдельных ключевых слов (терминов). compress.ru
• Кластерный анализ. habr.com Эффективный подход, если нужно разделить документы на группы схожих по тематике текстов. habr.com
• Интеллектуальный анализ текста. falconediting.com Также известен как текстовая аналитика, фокусируется на извлечении значимой информации из неструктурированных текстовых данных. falconediting.com Включает в себя такие методы, как обработка естественного языка (NLP) для анализа настроений, тематического моделирования и классификации документов. falconediting.com