Какие приемы обработки естественного языка используются в современных алгоритмах текстовой аналитики?

Некоторые приёмы обработки естественного языка (NLP), которые используются в современных алгоритмах текстовой аналитики:

• Токенизация. sky.pro bindata.ru Разбиение текста на отдельные слова или фразы. sky.pro bindata.ru Это позволяет проводить более детальный анализ содержания текста. bindata.ru
• Удаление стоп-слов. bindata.ru Исключение из текста наиболее часто встречающихся слов, которые не несут смысловой нагрузки (предлоги, союзы, местоимения и т. д.). bindata.ru
• Лемматизация и стемминг. bindata.ru xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Приведение слов к их нормальной форме. bindata.ru xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Стемминг находит основу слова путём удаления окончаний. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai
• Очистка от специальных символов. bindata.ru Удаление из текста знаков пунктуации, ссылок, хэштегов и других символов, которые могут искажать результаты анализа. bindata.ru
• Извлечение признаков. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Преобразование текста в числовые признаки, которые могут быть использованы в моделях машинного обучения. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai
• Классификация и кластеризация. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Использование моделей машинного обучения для классификации и кластеризации текста по заданным критериям. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai
• Анализ тональности. bindata.ru xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Определение тональности текста (положительной, отрицательной или нейтральной) на основе используемых слов и контекста. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai
• Извлечение информации. bindata.ru xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai Извлечение структурированной информации из текста, такой как имена, даты, адреса и другие ключевые факты. xn--80adiowgdj3d.xn--p1ai

Для обработки естественного языка также используют наивный байесовский классификатор, длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory), нейронные сети и марковские модели. skillbox.ru