نقش یادگیری عمیق در بهبود کیفیت تحلیل های متن کاوی: مدل ها و الگوریتم ها

تحلیل داده های متنی یا متن کاوی یکی از چالش های اصلی در دنیای دیجیتال امروز است که به استخراج الگوها و اطلاعات ارزشمند از حجم عظیم داده های متنی پرداخته می شود. با رشد روزافزون داده های متنی، روش های سنتی پردازش این داده ها توانایی مقابله با پیچیدگی ها و حجم بالا را نداشتند، از همین رو، یادگیری عمیق به عنوان یک روش پیشرفته در تحلیل داده های متنی به میدان آمده است. این رویکرد به ویژه در پردازش زبان طبیعی (NLP) که بر تحلیل و درک معنا از متون متمرکز است، نقش بسیار مهمی ایفا کرده است. مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)، و مدل های ترنسفورمر (Transformer) به ویژه با توجه به توانایی خود در یادگیری ویژگی های پیچیده و شناسایی روابط معنایی در متون، به طور چشمگیری به بهبود دقت و کارایی تحلیل های متن کاوی کمک کرده اند. این مدل ها قادرند ویژگی های ساختاری و معنایی پیچیده را به صورت خودکار استخراج کرده و آن ها را برای کاربردهای مختلف از جمله دسته بندی متن، شناسایی احساسات، و تحلیل مفاهیم به کار گیرند. اگرچه پیشرفت های زیادی در این زمینه حاصل شده است، چالش هایی مانند نیاز به داده های آموزشی بزرگ و عدم تفسیرپذیری مدل های پیچیده همچنان وجود دارد. در این مقاله مروری، به بررسی مدل ها و الگوریتم های مختلف یادگیری عمیق در متن کاوی پرداخته و به چالش ها و افق های آینده این حوزه اشاره می شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، متن کاوی ، پردازش زبان طبیعی ، شبکه های عصبی بازگشتی ، شبکه های عصبی کانولوشنی