Какие существуют методы фильтрации текста в промышленных задачах обработки данных?

Некоторые методы фильтрации текста, которые используются в промышленных задачах обработки данных:

• Правительственные системы. apni.ru Опираются на жёстко заданные лингвистические правила и грамматики, разработанные экспертами-лингвистами. apni.ru Такие системы эффективны в узкоспециализированных доменах с чётко структурированным языком, например, при обработке юридических документов или технических спецификаций. apni.ru
• Статистические методы. apni.ru Основаны на поиске вхождений ключевых фраз. ntk.kubstu.ru Такие подходы хороши для задач информационного поиска и первичного анализа текстов. apni.ru Однако они работают на поверхностном уровне и не могут улавливать сложные семантические связи. apni.ru
• Методы машинного обучения. apni.ru Например, Наивный Байес, SVM, Random Forest. apni.ru
• Специализированные методы. apni.ru Адаптированы под конкретные предметные области и типы текстов. apni.ru Например, для медицинских документов разрабатываются модели, учитывающие сложную терминологию и специфику клинических описаний. apni.ru
• Самообучающиеся системы. apni.ru Не только адаптируются к конкретной предметной области, но и постоянно совершенствуются в процессе эксплуатации. apni.ru Такие системы реализуют принципы активного обучения, когда модель сама определяет, какие новые данные ей нужны для улучшения качества. apni.ru
• Семантическая фильтрация. new-disser.ru Это процесс отбора из массива текстовых публикаций таких документов, содержание которых подобно относительно выбранного критерия некоторому эталону текста. new-disser.ru