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. 12 Разбиение текста на отдельные слова или фразы. 12 Это позволяет проводить более детальный анализ содержания текста. 2
• Удаление стоп-слов. 2 Исключение из текста наиболее часто встречающихся слов, которые не несут смысловой нагрузки (предлоги, союзы, местоимения и т. д.). 2
• Лемматизация и стемминг. 23 Приведение слов к их нормальной форме. 23 Стемминг находит основу слова путём удаления окончаний. 3
• Очистка от специальных символов. 2 Удаление из текста знаков пунктуации, ссылок, хэштегов и других символов, которые могут искажать результаты анализа. 2
• Извлечение признаков. 3 Преобразование текста в числовые признаки, которые могут быть использованы в моделях машинного обучения. 3
• Классификация и кластеризация. 3 Использование моделей машинного обучения для классификации и кластеризации текста по заданным критериям. 3
• Анализ тональности. 23 Определение тональности текста (положительной, отрицательной или нейтральной) на основе используемых слов и контекста. 3
• Извлечение информации. 23 Извлечение структурированной информации из текста, такой как имена, даты, адреса и другие ключевые факты. 3

Для обработки естественного языка также используют наивный байесовский классификатор, длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory), нейронные сети и марковские модели. 4