Нейросети при обработке естественного языка (NLP) работают следующим образом: 3

1. Сбор данных. 1 Их собирают из открытых источников, например из социальных сетей, или используют информацию, собранную компанией. 1 Например, крупные онлайн-магазины могут обучать модели на истории заказов своих клиентов. 1
2. Применение алгоритмов машинного обучения. 1 Заключительный этап работы в NLP — обучение модели на полученных данных с помощью специальных алгоритмов. 1

Для обработки естественного языка используют несколько основных алгоритмов: 1

• Наивный байесовский классификатор. 1 Его применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 1 Например, так работают системы спам-фильтрации в электронной почте. 1
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 1 Её используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 1 Такой подход применяют для генерации текстов. 1
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 13
• Марковские модели. 1 Их применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 1 Это полезно при переводе или генерации текста. 1

В основе работы с языковыми моделями лежит теория вероятности: алгоритмы высчитывают шанс того, что в тексте появится то или иное слово. 5 Для этого нужно учитывать контекст, стиль речи и значение слов. 5