Какие существуют методы машинного анализа текстовых данных?

Некоторые методы машинного анализа текстовых данных:

• Токенизация. 14 Текст разбивают на отдельные элементы: слова, фразы или даже символы. 1
• Удаление стоп-слов. 1 Это часто встречающиеся слова, которые не несут значимой информации для анализа. 1
• Лемматизация и стемминг. 1 Эти методы помогают привести слово к его начальной или корневой форме. 1
• Частотный анализ. 1 Анализируют частоту появления слов в тексте или наборе текстов. 1 Это полезно для выявления ключевых тем или терминов, часто используемых в данных. 1
• Модели тематического моделирования. 1 Например, LDA (Latent Dirichlet Allocation). 1 Такие методы помогают выявлять скрытые темы в тексте, что позволяет группировать похожие документы и определять основные категории. 1
• Векторизация текста. 14 Текст преобразуют в числовые векторы, например, с использованием методов Bag of Words (BoW) или TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). 1
• Анализ настроений. 5 Направлен на определение настроения или мнения, выраженного в тексте. 5 Для этого используют машины опорных векторов (SVM), Naive Bayes или рекуррентные нейронные сети (RNN). 5
• Классификация текста. 5 Текстовым документам присваивают заранее определённые категории или метки на основе их содержания. 5 Для этого используют машины опорных векторов (SVM), Naive Bayes или конволюционные нейронные сети (CNN). 5