В чем заключается принцип машинного обучения при обработке текстов?

Принцип машинного обучения при обработке текстов заключается в использовании статистических моделей, которые учатся распознавать закономерности в текстах. data-light.ru Такие модели тренируются на размеченных данных и со временем могут улучшать свою точность. data-light.ru

Процесс обработки текста с помощью машинного обучения включает несколько этапов: zentyx.ru

1. Предобработка данных. zentyx.ru Текст упрощают, убирают из него все нерелевантные элементы и приводят к стандартизированному виду. zentyx.ru
2. Векторизация. zentyx.ru Текст преобразуют в числовые векторы. zentyx.ru
3. Обучение. zentyx.ru Нейронная сеть обучается на преобразованных текстовых данных. zentyx.ru В процессе обучения сеть корректирует свои веса и параметры для минимизации ошибки предсказания. zentyx.ru
4. Инференс. zentyx.ru После обучения модель может использоваться для выполнения задач, связанных с текстом, таких как классификация, генерация текста или анализ настроений. zentyx.ru

Для обработки естественного языка используют разные алгоритмы машинного обучения, например: наивный байесовский классификатор, длинную цепь элементов краткосрочной памяти, нейронные сети и марковские модели. skillbox.ru