Некоторые методы, которые используются для упрощения процесса морфологического анализа слов в современных программных системах:

• Анализ на основе словаря словоформ. 3 Преимущество такого метода — высокая точность, поскольку лексемы хранятся полностью. 3 Однако постоянно пополнять словарь и поддерживать его в актуальном состоянии трудно. 3 Поэтому современные системы совмещают словарный подход для слов, найденных в используемом инструментом словаре, и бессловарный подход для неизвестных слов. 3
• Методы отсечения приставки и предсказания по окончанию. 3 Любое слово можно разбить на последовательность приставки, корня и окончания, где первое и последнее могут отсутствовать. 3 Окончание слова часто является указанием не только на определённую часть речи, но и на его характеристики. 3
• Модели нейронных сетей. 1 Модели глубокого обучения могут быть обучены выполнению морфологического анализа путём изучения шаблонов из больших наборов данных. 1
• Скрытые марковские модели (HMM). 1 Это вероятностные модели, которые могут быть использованы для анализа последовательностей данных, таких как морфемы в словах. 1 HMM состоят из набора скрытых состояний, каждое из которых представляет возможное состояние системы, и наблюдаемых выходных данных, генерируемых из этих состояний. 1
• Использование правил, определённых вручную. 1 Такие правила могут обрабатывать определённые языковые шаблоны и исключения. 1 Например, удаление аффиксов (удаление известных префиксов и суффиксов для нахождения корневой формы) или словоизменительный анализ (выявление грамматических вариаций, таких как время, число и падеж). 1