Некоторые методы анализа смысла текста при автоматизированном исправлении ошибок:

• Семантический анализ. 14 Включает выделение семантических отношений и формирование семантического представления. 4 Применяется в задачах анализа тональности текста, например, для автоматизированного определения положительности отзывов. 4
• Устранение неоднозначности слов. 1 Автоматизированный процесс определения значения слова в соответствии с его контекстом. 1 Для решения задачи часто используется синтаксический анализ линейной последовательности слов. 1
• Прагматический анализ смысла текста. 1 Требует учёта иносказательностей, «ошибок перевода», связанных с разными культурологическими ассоциациями, понятиями и принятыми устойчивыми выражениями в контексте среды автора текста. 1
• Выявление стилистических недочётов. 2 Алгоритмы ИИ анализируют текст на предмет избыточных слов, пассивного залога и других стилистических ошибок и предлагают альтернативные варианты. 2
• Нахождение ошибок в пунктуации. 2 Нейросети анализируют структуру предложения, находят места, в которых нужна пунктуация и предлагают соответствующие исправления. 2
• Проверка на плагиат. 25 Многие нейросети могут сравнивать исходный текст с большими базами данных опубликованных материалов и находить неуникальные фрагменты. 2
• Улучшение удобочитаемости текста. 2 Нейросети анализируют длину предложений, сложность слов и использование жаргона и предлагают рекомендации по упрощению языка и структуры текста. 2