Некоторые особенности работы с большими текстовыми массивами в промышленных системах:

• Сложность и отсутствие формализации. 3 Для работы с такими массивами не всегда есть полноценные решения, поэтому применяют вспомогательные методы, например выделение ключевых слов и словосочетаний, суммаризацию текстов и их классификацию. 3
• Необходимость в инструментах для распределённой обработки. 1 С ростом объёмов текстовых данных всё более актуальными становятся такие инструменты, которые позволяют распределять вычисления между несколькими серверами. 1
• Использование облачных сервисов. 1 В 2025 году особую популярность приобретают облачные сервисы, предлагающие готовые API для текстовой кластеризации. 1 Они позволяют быстро внедрять кластеризацию текста в бизнес-процессы без необходимости самостоятельной разработки и обслуживания инфраструктуры. 1
• Использование нейросетей и ИИ. 4 Нейросети способны обрабатывать огромные объёмы данных, что становится важным фактором в принятии бизнес-решений. 4 Например, для обработки тональности текстов используют нейросети, которые способны различать положительные, отрицательные и нейтральные высказывания. 4
• Использование контейнеризации и оркестрации. 1 Для промышленного внедрения систем текстовой кластеризации рекомендуют использовать контейнеризацию (Docker) и оркестрацию (Kubernetes), что обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость системы. 1