-
Понятие автоматической обработки текста
(дефиниция текста,
обработка текста, автоматизация обработки текста, предназначение АОТ, приложения АОТ,
уровни АОТ, области применения АОТ,
иерархия АОТ,
парадигма АОТ)
-
Автоматизация обработки текста
(автомат, автоматизация, автоматизмы,
автоматизация обработки текста, гиперавтоматизация,
базовые задачи АОТ, основания АОТ,
парадигма АОТ)
-
Методы
автоматической обработки текста
(понятие метода, методы и цели АОТ, методы и объекты АОТ,
базовые задачи АОТэтапы
развитич методов АОТ, алгоритмы).
-
Лингвистические
методы в АОТ (филология и лингвистика, лингвистический
подход, лингвистические абстракции, текст в лингвтстике,
когнитивные искажения, ограничения и ценность лингвистического
подхода)
-
Парадигма
автоматической обработки текста
(проблема понимания АОТ, предпосылка
адекватного понимания АОТ, парадигмальное основание АОТ, понятие
онтологии, основы, особенности и важнейшие положения объектно
ориентированной онтологии, понятие онтикологии, понятие машины в
онтикологии, идеальная машина)
-
Понятие текста в АОТ (дефиниция
текста, символ, машинная метафора текста, символьный тип данных,
текст и язык, базовые задачи АОТ)
-
Текст как
предмет
АОТ (дефиниция
текста, машинная метафора текста, текст как предмет АОТ, базовые
задачи АОТ, текст как символическая машина)
-
Графематическая
обработка текста (дефиниция графемы, графема, как предмет
АОТ; графема, глиф, аллограф; данные, кодировки, цифры;
инструментальность графемы в контексте АОТ)
-
Токены, граммы, строки в АОТ
(дефиниции слова, токена, граммы, терма,
строки; грамматология,
n-грамма,
теория
n-грамм,
применение
n-грамм;
токены, термы, строки)
-
Big Data
(Большие данные, термин
Big Data, предмет и задача Big Data,
формулы Big Data: 3V,
5V, 7V; основные характеристики Big
Data)
-
Квантитативные методы в АОТ (понятие квантитативности и
кваликативности, объект приложения квантитативных методов,
дистрибуция, дистрибутивная семантика, дистрибутивная гипотеза,
цель
дистрибутивно-статистического анализа)
-
Статистические методы в АОТ (понятие,
частотные словари, закон Ципфа,
частотный словарь как векторная модель
текста,
использование частотных словарей)
-
Частотный словарь (понятие частотного словаря, приложения и
возможности частотных словарей, ранговый и алфавитный частотные
словари, параметры частотных словарей, частотные словари и
лингвистические корпусы)
-
Основные статистические категории (статистическая
и генеральная совокупности, выборка, статистический
показатель, вариация признака, дисперсия, стандартное
отклонение, средняя величина, доверительный интервал, мода,
медиана) -
Статистические методы в LLMs (Large
language models, Больших языковых моделях)
|