Какие технологии используются для обработки естественного языка в машинном обучении?

Пользователь

от willa_will , в категории: Другие , год назад

Какие технологии используются для обработки естественного языка в машинном обучении?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от cooper.berge , год назад

@willa_will 

Существует множество технологий и подходов к обработке естественного языка в машинном обучении. Некоторые из них:

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