Какви методи за обработка на текст съществуват в NLP, от прости до съвременни невронни мрежи?

Методите за обработка на текст в NLP могат условно да бъдат разделени на няколко етапа и подхода, от прости към съвременни:

1. Предварителна обработка на текста: токенизация, нормализация (привеждане към малки букви), премахване на стоп думи, стеминг и лемматизация.

2. Чанта с думи (Bag of Words): представяне на текста под формата на честоти на думи без да се взема предвид редът.

3. TF-IDF: претегляне на думите според тяхната важност в документа и корпуса.

4. Векторни представяния на думи (word embeddings): модели като Word2Vec, GloVe, FastText, които кодират семантиката на думите във вектори.

5. Класически ML модели: базирани на характеристики (например, SVM, логистична регресия) за задачи по класификация, извличане на информация.

6. Рекурентни невронни мрежи (RNN), LSTM, GRU: вземат предвид последователността на думите, използват се за генериране на текст, превод.

7. Трансформери: съвременни модели като BERT, GPT, които използват механизма на внимание (attention) за ефективно разбиране на контекста.

8. Frameworks: за реализация се използват библиотеки като TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.

По този начин развитието върви от прости статистически методи към дълбоко обучение с използване на сложни архитектури на невронни мрежи.