Удаление стоп-слов. infourok.ru Это часто встречающиеся слова, которые не несут значимой информации для анализа. infourok.ru
Лемматизация и стемминг. infourok.ru Эти методы помогают привести слово к его начальной или корневой форме. infourok.ru
Частотный анализ. infourok.ru Анализируют частоту появления слов в тексте или наборе текстов. infourok.ru Это полезно для выявления ключевых тем или терминов, часто используемых в данных. infourok.ru
Модели тематического моделирования. infourok.ru Например, LDA (Latent Dirichlet Allocation). infourok.ru Такие методы помогают выявлять скрытые темы в тексте, что позволяет группировать похожие документы и определять основные категории. infourok.ru
Векторизация текста. infourok.ru dzen.ru Текст преобразуют в числовые векторы, например, с использованием методов Bag of Words (BoW) или TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). infourok.ru
Анализ настроений. studfile.net Направлен на определение настроения или мнения, выраженного в тексте. studfile.net Для этого используют машины опорных векторов (SVM), Naive Bayes или рекуррентные нейронные сети (RNN). studfile.net
Классификация текста. studfile.net Текстовым документам присваивают заранее определённые категории или метки на основе их содержания. studfile.net Для этого используют машины опорных векторов (SVM), Naive Bayes или конволюционные нейронные сети (CNN). studfile.net
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.