Некоторые методы анализа текстов на естественном языке:

• Морфологический анализ. 2 Определяет морфологические характеристики слова и его основную словоформу. 2
• Синтаксический анализ. 24 Проверяет, правильно ли составлено предложение, и разбивает его на структуру, которая показывает синтаксические отношения между разными словами. 4
• Семантический анализ. 24 Определяет точное значение текста, проверяет его на осмысленность. 4
• Прагматический анализ. 4 Соотносит реальные объекты и события, которые существуют в данном контексте, со ссылками на объекты, полученными на предыдущем этапе (семантический анализ). 4
• Определение перекрёстных ссылок. 3 Во время анализа текст разбивается на токены — небольшие фрагменты, например отдельные слова. 3 При дальнейшем анализе требуется сохранить и учесть их взаимосвязь. 3
• Распознавание именованных сущностей. 3 В текстах часто встречаются имена собственные: имя человека, название города, валюты и так далее. 3 Задача NLP — правильно их выявить, чтобы корректно использовать при обработке текста и генерации ответа. 3

Для обработки естественного языка используют и различные алгоритмы машинного обучения, например:

• Наивный байесовский классификатор. 3 Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 3
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 3 Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 3 Такой подход применяют для генерации текстов. 3
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 3 Участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 3
• Марковские модели. 3 Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 3 Это полезно при переводе или генерации текста. 3