Natural Language Processing (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая занимается обработкой естественных языков, таких как английский, русский и другие. В NLP используются различные техники и методы, которые помогают компьютерам понимать и обрабатывать естественный язык, который человек использует в общении.
Одной из ключевых задач в NLP является анализ текстовых данных, включая различные этапы, такие как токенизация, нормализация, векторизация и классификация. Для этих задач используются различные методы машинного обучения, включая рекуррентные нейронные сети (RNN).
RNN — это класс нейронных сетей, которые способны обрабатывать последовательности данных, такие как текстовые данные. Они основаны на идее обратной связи, когда состояние нейронной сети передается на следующий шаг обработки. Это позволяет RNN сохранять информацию о предыдущих шагах обработки, что особенно полезно при обработке текстовых данных.
Для задач классификации текстовых данных существует несколько методов, таких как мультиномиальная наивная Байесовская классификация, метод опорных векторов (SVM) и рекуррентные нейронные сети. Основная идея RNN в NLP заключается в том, чтобы использовать последовательность слов, фраз и предложений для обучения модели.
Также стоит отметить, что для решения задач в NLP используются также другие методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и трансформеры (Transformers), которые позволяют обрабатывать текстовые данные с высокой точностью и эффективностью.
