Ce metode de procesare a textului există în NLP, de la simple la rețele neuronale moderne?

Metodele de procesare a textului în NLP pot fi condiționat împărțite în mai multe etape și abordări, de la cele simple la cele moderne:

1. Preprocesarea textului: tokenizare, normalizare (convertirea în litere mici), eliminarea cuvintelor de oprire, stemming și lematizare.

2. Sac de cuvinte (Bag of Words): reprezentarea textului sub formă de frecvențe de cuvinte fără a ține cont de ordine.

3. TF-IDF: ponderarea cuvintelor în funcție de importanța lor în document și în corpus.

4. Reprezentări vectoriale ale cuvintelor (word embeddings): modele precum Word2Vec, GloVe, FastText, care codifică semantica cuvintelor în vectori.

5. Modele ML clasice: bazate pe caracteristici (de exemplu, SVM, regresie logistică) pentru sarcini de clasificare, extragerea de informații.

6. Rețele neuronale recurente (RNN), LSTM, GRU: iau în considerare secvența de cuvinte, utilizate pentru generarea de text, traducere.

7. Transformatoare (Transformer): modele moderne precum BERT, GPT, care utilizează mecanismul de atenție pentru înțelegerea eficientă a contextului.

8. Framework-uri: pentru implementare se folosesc biblioteci precum TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.

Astfel, dezvoltarea merge de la metode statistice simple la învățare profundă cu arhitecturi neuronale complexe.