Современные технологии обработки естественного языка (NLP) работают на основе различных алгоритмов и методов машинного обучения. 3 Они направлены на решение четырёх ключевых проблем: 3

1. Синтаксический разбор. 3 Включает в себя анализ грамматической структуры предложения. 3 Например, чтобы компьютер мог понять разницу между «кушать, нельзя спать» и «кушать нельзя, спать», необходимо создать модели, способные распознавать иерархические отношения между словами и фразами. 3
2. Семантический анализ. 13 Позволяет программам не только учитывать порядок слов, но и сопоставлять значения в пределах предложений и даже абзацев. 1 Такой подход приближает искусственный интеллект к более глубокому пониманию текста по аналогии с человеческим восприятием. 1
3. Разрешение неоднозначностей. 3 Применение контекстуальных моделей позволяет эффективно справляться с неоднозначностями, делая текст более понятным для машинного анализа. 3
4. Генерация текста. 3 Является заключительным этапом в цепочке обработки естественного языка. 3 Генеративные модели способны продуцировать текст, который по стилю и содержанию максимально приближен к человеческому. 3

Для обработки естественного языка используют несколько основных алгоритмов: 5

• Наивный байесовский классификатор. 5 Применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 5
• Длинную цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM, long short-term memory). 5 Используют для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. 5 Такой подход применяют для генерации текстов. 5
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры, участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. 5
• Марковские модели. 5 Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 5 Это полезно при переводе или генерации текста. 5