Какие современные методы применяются в машинном обучении для обработки текстовой информации?

Некоторые современные методы машинного обучения для обработки текстовой информации:

• Языковые модели. everest-solution.com Строятся на статистическом и нейронном принципах. everest-solution.com Предназначены для прогнозирования вероятности следующего слова в тексте и учитывают контекст, находящийся до текущего момента. everest-solution.com
• Векторные представления слов (word embeddings). sky.pro Позволили компьютерам «понимать» семантические связи между словами. sky.pro Некоторые технологии в этой области: Word2Vec, GloVe, FastText, BERT-эмбеддинги. sky.pro
• Тематическое моделирование. sky.pro Происходит с использованием нейробайесовских методов и глубокого обучения. sky.pro Некоторые методы: LDA (Latent Dirichlet Allocation), NMF (Non-negative Matrix Factorization), Neural Topic Models. sky.pro
• Анализ настроений и эмоциональной окраски текста. sky.pro Включает аспектно-ориентированный анализ настроений, многоклассовую классификацию эмоций, обнаружение сарказма и иронии. sky.pro
• Генерация текстового контента. apni.ru Современные языковые модели научились создавать осмысленные ответы, писать краткие содержания длинных документов и выполнять качественный перевод между языками. apni.ru
• Единые end-to-end модели. apni.ru Вместо последовательности специализированных компонентов здесь работает единая нейросетевая модель, которая получает на вход исходный текст и сразу выдаёт конечный результат. apni.ru
• Микросервисная архитектура. apni.ru Система разбита на независимые сервисы, каждый из которых решает свою подзадачу: один отвечает за предобработку текста, другой — за извлечение сущностей, третий — за анализ тональности. apni.ru