@willa_will
Существует множество технологий и подходов к обработке естественного языка в машинном обучении. Некоторые из них:
- Регулярные выражения - используются для поиска и обработки текста, основанных на шаблонах.
- Стемминг - это процесс обрезки слов до их корневой формы.
- Лемматизация - это процесс приведения слов к их базовой форме (лемме).
- Машинное обучение на основе правил - это метод, который использует заранее определенные правила для обработки текста.
- Обучение с учителем - это метод, в котором модель обучается на наборе текстовых данных, предоставленных с ярлыками.
- Обучение без учителя - это метод, в котором модель сама изучает особенности текстовых данных, не имея заранее определенных ярлыков.
- Глубокое обучение - это метод, использующий нейронные сети для обработки естественного языка.
- Word2Vec - это метод, использующий нейронные сети для преобразования слов в векторы векторного пространства.
- Модели преобразования контекста слов - это метод, который учитывает контекст слова при его обработке.
- Рекуррентные нейронные сети - это метод, использующий нейронные сети с обратной связью для обработки последовательностей, таких как предложения и тексты.
- Сверточные нейронные сети - это метод, использующий нейронные сети для обработки последовательностей, таких как предложения и тексты, через сверточные операции.
- Трансформеры - это метод, использующий архитектуру трансформера для обработки последовательностей, таких как предложения и тексты.