Какие существуют методы распознавания неизвесных слов в больших текстовых массивах?

Для распознавания неизвестных слов в больших текстовых массивах используют различные методы, в том числе:

• Метод «мешок слов» (BoW). zhanibekov.edu.kz Строится словарь уникальных слов, а текст преобразуется в вектор, где каждый элемент соответствует числу вхождений слова из словаря в текст. zhanibekov.edu.kz Этот метод игнорирует порядок слов и учитывает только их наличие и частоту. zhanibekov.edu.kz
• Методы опорных векторов (SVM). zhanibekov.edu.kz Позволяют находить гиперплоскость, разделяющую классы в высокоразмерном пространстве, и показывают хорошие результаты для задач классификации текста. zhanibekov.edu.kz
• Глубокие нейронные сети. zhanibekov.edu.kz Применяются для задач классификации текста, например, для анализа тональности. zhanibekov.edu.kz Нейронные сети обучаются выделять локальные текстовые паттерны, такие как ключевые фразы и слова. zhanibekov.edu.kz
• Трансформеры. zhanibekov.edu.kz Модели, такие как BERT, GPT и T5, обучаются на больших объёмах данных и используют механизм внимания для обработки длинных текстов, учитывая глобальный контекст. zhanibekov.edu.kz
• Синтаксический анализ. www.g2.com Используется для определения того, насколько естественный язык соответствует грамматическим правилам. www.g2.com
• Частота слов. www.g2.com Используется для определения количества упоминаний слова в неструктурированных текстовых данных. www.g2.com
• Стемминг. neerc.ifmo.ru Позволяет привести слово к его основной форме. neerc.ifmo.ru Суть подхода в нахождении основы слова, для этого с конца и начала слова последовательно отрезаются его части. neerc.ifmo.ru