Некоторые методы фильтрации данных в автоматизированных системах обработки текстов:
Семантическая фильтрация. 1 На этом этапе выбираются сообщения, ключевые слова в которых имеют смысл, отличный от предполагаемого в запросе. 1 Для семантической фильтрации можно использовать язык поиска лингвистических конструкций в неструктурированных текстах PDL (Pattern Definition Language) и расширенный язык для определения текстовых паттернов XPDL («eXtended Pattern Definition Language»). 1
Многоцелевая фильтрация на основе регулярных выражений. 2 Этот способ позволяет создавать несколько правил обработки, облегчая отладку и упрощая добавление новых правил без изменения существующих шаблонов. 2 Принцип работы регулярных выражений состоит в поиске подходящих подстрок в тексте. 2
Сопоставление с образцом. 5 Например, платформа социальных сетей может фильтровать сообщения, содержащие определённые ключевые слова или фразы, чтобы отслеживать контент, связанный с конкретным событием или темой. 5
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.