Какие существуют способы автоматической обработки больших объемов переведенного текста?

Некоторые способы автоматической обработки больших объёмов текста:

• Использование нейросетей. vc.ru Они способны обрабатывать данные быстрее и эффективнее, находить скрытые тенденции и паттерны. vc.ru Например, нейросети могут анализировать тональность текстов, различать положительные, отрицательные и нейтральные высказывания. vc.ru
• Классификация текстов. vc.ru Позволяет организовать большие объёмы информации по указанным категориям. vc.ru Это полезно в научных исследованиях, маркетинговом анализе и для управления данными. vc.ru
• Извлечение информации. vc.ru Извлечение ключевых фактов из больших объёмов текста помогает упрощать аналитику данных. vc.ru
• Генерация текста. vc.ru Нейросети способны создавать тексты, что находит применение в ряде областей. vc.ru Например, автоматический генератор отчётов на основе введённых данных, создание описаний товаров в интернет-магазинах, написание контента для блогов и социальных сетей на заданные темы. vc.ru
• Визуализация текста. vc.ru Помогает лучше понять данные и их взаимосвязи. vc.ru Для этого используются инструменты для создания облаков слов, построения графиков и диаграмм, визуализации отношений между различными текстами. vc.ru

Теоретическую основу автоматической обработки текстов составляет компьютерная лингвистика, в которой востребованы методы машинного обучения, статистического анализа, модели Маркова, логические модели. www.osp.ru