Для эффективной обработки больших объёмов текста с использованием автоматической ориентации можно применить следующие методы:

• Предварительный просмотр текста. 1 Позволяет получить общее представление о структуре статьи и быстрее находить нужную информацию. 1
• Скимминг. 1 Быстрый процесс, при котором читается только первое и последнее предложение абзаца. 1 Помогает найти нужные разделы в большом количестве письменного материала. 1
• Сканирование. 1 Просматривание части текста, чтобы найти определённые фрагменты информации. 1 Как только взгляд зацепит важное слово или фразу, сканирование прекращается. 1
• Интенсивное чтение. 1 Подробное, целенаправленное чтение важных частей, страниц или глав. 1 При этом нужно подчёркивать любые незнакомые слова или фразы, но не останавливать поток чтения. 1
• Использование больших лингвистических моделей (LLM). 4 Они позволяют решать задачи суммаризации текста, выделения из него сущностей, перефразирования текста из одного стиля в другой или «умного» добавления ключевых слов в текст. 4

Теоретическую основу автоматической обработки текстов составляет компьютерная лингвистика, в которой востребованы методы машинного обучения, статистического анализа, модели Маркова, логические модели и модификации этих методов с учётом специфики больших данных. 3