Какие методы используются в современных технологиях распознавания естественного языка?

Некоторые методы, которые используются в современных технологиях распознавания естественного языка (NLP):

• Правила и шаблоны. 1 Для обработки текста применяют заранее определённые правила. 1 Этот метод был одним из первых в NLP и до сих пор используется для простых задач. 1
• Статистические методы. 1 Используют вероятностные модели, которые основаны на статистическом анализе больших объёмов данных. 1 Например, наивный байесовский классификатор применяют для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. 2
• Машинное обучение. 1 Алгоритмы машинного обучения используют для обучения моделей на больших объёмах данных. 1 Эти методы позволяют создавать более сложные и точные модели. 1
• Глубокое обучение. 1 Применяют нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. 1 Эти методы позволяют создавать модели, которые могут учитывать контекст и отношения между словами. 1
• Марковские модели. 2 Применяют для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. 2 Это полезно при переводе или генерации текста. 2
• Токенизация. 13 Текст разделяют на отдельные слова или предложения. 1 Это первый шаг в большинстве задач NLP. 1
• Лемматизация и стемминг. 1 Слова приводят к их базовой или корневой форме. 1 Лемматизация учитывает контекст и преобразует слова в их базовую форму, тогда как стемминг просто удаляет окончания. 1
• Частеречная разметка. 1 Определяют части речи для каждого слова в предложении. 1 Это помогает понять грамматическую структуру текста. 1
• Распознавание именованных сущностей. 1 Идентифицируют и классифицируют именованные сущности в тексте (например, имена людей, названия мест). 1