Принцип работы алгоритмов обработки естественного языка (NLP) заключается в следующем:

1. Предварительная обработка данных. 1 Включает подготовку и «очистку» текстовых данных, чтобы машины могли их анализировать. 1 Для этого используется токенизация (деление текста на небольшие блоки), удаление стоп-слов (исключение слов, не обладающих ключевой смысловой нагрузкой), лемматизация (группировка слов для дальнейшего анализа) и маркировка частями речи (присвоение меток словам в соответствии с частями речи, к которым они относятся). 1
2. Разработка алгоритма. 1 На этом этапе используют различные алгоритмы, например:

• Наивный байесовский классификатор. 2 Его применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 2
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM). 2 Её используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 2 Такой подход применяют для генерации текстов. 2
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 2 Они участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 2
• Марковские модели. 2 Их применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 2 Это полезно при переводе или генерации текста. 2

1. Обучение модели. 2 Заключительный этап работы в NLP — обучение модели на полученных данных с помощью специальных алгоритмов. 2

Таким образом, принцип работы NLP основан на разбиении задачи на ряд последовательных подзадач и решении каждой из них отдельно. 5