Какие современные технологии применяются для обработки естественных языков?

Некоторые современные технологии, которые применяются для обработки естественного языка (NLP):

• Векторные представления слов. sky.pro Слова преобразуются в числовые векторы, что позволяет машине «понимать» семантические отношения между словами. sky.pro
• Моделирование последовательностей. sky.pro Для понимания контекста используются рекуррентные нейронные сети (RNN), долгая краткосрочная память (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU). sky.pro
• Многоязычные модели. sky.pro Например, mBERT и XLM-R обучаются одновременно на множестве языков, что позволяет им переносить знания с одних языков на другие. sky.pro
• Трансформеры. skyeng.ru Главное преимущество этих моделей — механизм самовнимания (self-attention), который позволяет модели одновременно анализировать все элементы последовательности и устанавливать взаимосвязи между ними, независимо от расстояния. skyeng.ru
• Мультимодальные модели. skyeng.ru Интегрируют текст с другими типами данных: изображениями, аудио и видео. skyeng.ru

Некоторые задачи, которые решают современные NLP-технологии:

• Распознавание и синтез устной и письменной речи. developers.sber.ru Например, автоматическая запись бесед, транскрибация, речевая аналитика. developers.sber.ru
• Морфологический разбор слова. developers.sber.ru Слово приводится в соответствие с нормами: происходит автоматическое исправление, проверка грамматики. developers.sber.ru
• Работа со словосочетаниями. developers.sber.ru NLP позволяет выделять сущности, отдельные слова, тегировать части речи. developers.sber.ru
• Анализ абзаца. developers.sber.ru Алгоритм распознаёт язык, эмоциональную окраску, выявляет отношения между смысловыми единицами. developers.sber.ru
• Работа с объёмными документами. developers.sber.ru Система определяет тематику, составляет аннотацию или краткое изложение, переписывает текст другими словами без потери смысла. developers.sber.ru