NLP-ში ტექსტის დამუშავების მეთოდები რა არის, მარტივიდან თანამედროვე ნეირონულ ქსელებამდე?

NLP-də matn işləmə metodlarını şərti olaraq bir neçə mərhələyə və yanaşmaya bölmək olar, sadə metodlardan müasir olanlara qədər:

1. Matnın əvvəlcədən işlənməsi: tokenləşdirmə, normalizasiya (kiçik hərflərə çevirmə), stop sözlərin silinməsi, stemming və lemmatizasiya.

2. Sözlər çantası (Bag of Words): matnın sözlərin tezliyi şəklində təqdimatı, ardıcıllıq nəzərə alınmadan.

3. TF-IDF: sözlərin sənəd və korpus daxilində əhəmiyyətinə görə çəki verilməsi.

4. Sözlərin vektor təqdimatı (word embeddings): Word2Vec, GloVe, FastText kimi modellər, sözlərin semantikası vektorlar şəklində kodlanır.

5. Klassik ML modelləri: xüsusiyyətlərə əsaslanan (məsələn, SVM, lojistik reqressiya) təsnifat və məlumat çıxarış tapşırıqları üçün.

6. Rekursiv neyron şəbəkələri (RNN), LSTM, GRU: seqvencəlikdə sözləri nəzərə alır, mətnin yaradılması və tərcümə üçün istifadə olunur.

7. Transformerlər: BERT, GPT kimi müasir modellər, diqqət mexanizmini istifadə edərək konteksti effektiv başa düşür.

8. Frameworklər: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers kimi kitabxanalar istifadə olunur.

Beləliklə, inkişaf sadə statistik metodlardan mürəkkəb neyron şəbəkə arxitekturalarına doğru irəliləyir.