Какие существуют методы анализа смысла текста при автоматизированном исправлении ошибок?

Некоторые методы анализа смысла текста при автоматизированном исправлении ошибок:

• Семантический анализ. rdc.grfc.ru neerc.ifmo.ru Включает выделение семантических отношений и формирование семантического представления. neerc.ifmo.ru Применяется в задачах анализа тональности текста, например, для автоматизированного определения положительности отзывов. neerc.ifmo.ru
• Устранение неоднозначности слов. rdc.grfc.ru Автоматизированный процесс определения значения слова в соответствии с его контекстом. rdc.grfc.ru Для решения задачи часто используется синтаксический анализ линейной последовательности слов. rdc.grfc.ru
• Прагматический анализ смысла текста. rdc.grfc.ru Требует учёта иносказательностей, «ошибок перевода», связанных с разными культурологическими ассоциациями, понятиями и принятыми устойчивыми выражениями в контексте среды автора текста. rdc.grfc.ru
• Выявление стилистических недочётов. zaochnik.ru Алгоритмы ИИ анализируют текст на предмет избыточных слов, пассивного залога и других стилистических ошибок и предлагают альтернативные варианты. zaochnik.ru
• Нахождение ошибок в пунктуации. zaochnik.ru Нейросети анализируют структуру предложения, находят места, в которых нужна пунктуация и предлагают соответствующие исправления. zaochnik.ru
• Проверка на плагиат. zaochnik.ru vc.ru Многие нейросети могут сравнивать исходный текст с большими базами данных опубликованных материалов и находить неуникальные фрагменты. zaochnik.ru
• Улучшение удобочитаемости текста. zaochnik.ru Нейросети анализируют длину предложений, сложность слов и использование жаргона и предлагают рекомендации по упрощению языка и структуры текста. zaochnik.ru