РАЗВИТИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗА ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ В ОБЛАСТИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается развитие и применение машинного обучения и анализа текстовых данных в области естественного языка. Описываются основные аспекты развития и применения этих технологий, включая автоматический перевод, определение тональности текстов и тематическое моделирование. Анализируются вызовы, связанные с пониманием контекста и обработкой больших объемов данных, а также обсуждаются перспективы и потенциал этих технологий в области естественного языка.

Ключевые слова: машинное обучение; естественный язык; анализ данных.

Естественный язык является основным способом коммуникации между людьми. С развитием информационных технологий и возникновением большого объема текстовых данных, машинное обучение и анализ текстовых данных становятся все более важными для извлечения информации и понимания смысла естественного языка. [1] В данной статье мы рассмотрим развитие и применение машинного обучения и анализа текстовых данных в области естественного языка, а также их преимущества и вызовы.

Развитие машинного обучения и анализа текстовых данных позволяет компьютерам обрабатывать и понимать естественный язык. Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически извлекать информацию, классифицировать тексты и проводить семантический анализ. С развитием нейронных сетей и глубокого обучения, обработка и анализ текстовых данных стали более точными и эффективными.

Применение машинного обучения и анализа текстовых данных в области естественного языка имеет широкий спектр применений. Это включает автоматический перевод текстов, определение тональности и эмоционального окраса текстов, извлечение ключевых слов и тематическое моделирование. Также анализ текстовых данных может использоваться для автоматического создания сводок, обработки естественного языка в чат-ботах и автоматического распознавания речи. Одним из основных вызовов является сложность понимания контекста и смысла текста, особенно в случаях с нечеткими или двусмысленными выражениями. Кроме того, обработка большого объема данных и необходимость разметки и аннотации данных являются дополнительными вызовами. Однако, с развитием технологий и улучшением алгоритмов, применение машинного обучения и анализа текстовых данных в области естественного языка представляет значительные перспективы для автоматизации и улучшения коммуникации. [2]

Машинное обучение и анализ текстовых данных в области естественного языка имеют большой потенциал для извлечения информации и понимания текстовых данных. Развитие алгоритмов и возможностей обработки текстовых данных открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации процессов, связанных с естественным языком. Однако, вызовы, связанные с пониманием контекста и обработкой больших объемов данных, требуют дальнейших исследований и развития. В будущем, применение машинного обучения и анализа текстовых данных в области естественного языка ожидается стать все более распространенным и принципиально важным в различных сферах.

Список литературы:

1. Сайт «Wikipedia» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Естественный_язык, свободный. Дата обращения: 16.07.2023 г.
2. Сайт «Amazon» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://aws.amazon.com/ru/what-is/machine-learning/, свободный. Дата обращения: 16.07.2023 г.