Как эффективно обрабатывать большие объемы текста с использованием автоматической ориентации?

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

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

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. www.osp.ru