Какие существуют методы машинного обучения для автоматической расстановки знаков препинания?

Некоторые методы машинного обучения для автоматической расстановки знаков препинания:

• Классификация n-грамм. rusteletot.ru Класс n-граммы определяется по виду знаков препинания после её k-го токена. rusteletot.ru В качестве классификатора используют многослойный перцептрон, на вход которого подаются векторные представления n-грамм, формируемые с применением модели word2vec. rusteletot.ru
• Обучение нейронной сети с архитектурой трансформера. rusteletot.ru Сеть принимает входную последовательность токенов, освобождённую от знаков препинания, и обучается генерировать целевую последовательность токенов, позволяющую расставить в исходном предложении знаки препинания. rusteletot.ru
• Метод переноса знаний от обобщённой языковой модели. kmu.itmo.ru Задача решается с учётом сильного дисбаланса классов — различные знаки препинания встречаются в текстах с различной частотой. kmu.itmo.ru

Один из сервисов, использующих технологии машинного обучения для расстановки знаков препинания, — ruGPT. rugpt.io Он анализирует полный контекст предложения и текста в целом, чтобы правильно расставить знаки препинания. rugpt.io Алгоритмы ruGPT учитывают синтаксические и семантические связи, что позволяет избегать типичных ошибок, связанных с неправильной интерпретацией контекста. rugpt.io