http://digida.mgpu.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0 2026-05-20T12:16:46Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.44.0 http://digida.mgpu.ru/index.php?title=%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0&diff=43158&oldid=prev 2026-01-22T18:40:37Z

<p>Новая страница: «{{Понятие |Description=· Что это? Первый и обязательный этап обработки текста, его разбиение на минимальные значимые единицы — токены (чаще всего слова, но могут быть и предложения, n-граммы). · Зачем нужно? · Стандартизация для дальнейшей компьютерной обраб...»</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Понятие<br /> |Description=· Что это? Первый и обязательный этап обработки текста, его разбиение на минимальные значимые единицы — токены (чаще всего слова, но могут быть и предложения, n-граммы).<br /> · Зачем нужно?<br /> · Стандартизация для дальнейшей компьютерной обработки.<br /> · Основа для частотного анализа, классификации, анализа тональности.<br /> · Основные методы:<br /> 1. Простая лексическая: Разделение по пробелам и знакам препинания. Быстро, но неточно (проблемы со словами в кавычках, числами).<br /> 2. На основе регулярных выражений (Regex): Гибкое выделение по заданным паттернам (e-mail, хештеги). Для специфичных задач.<br /> 3.С помощью NLP-библиотек (NLTK, spaCy): Учитывают морфологию и контекст языка (различают точку в сокращении и в конце предложения). Наиболее распространённый и точный метод.<br /> 4. Subword-токенизация (WordPiece, BPE): Используется в нейросетях (BERT, GPT). Разбивает редкие слова на части («самокат» → «сам», «око», «ат»). Работает с незнакомыми словами.<br /> · Токенизация в R (пример): С использованием пакета tidytext и функции unnest_tokens().<br /> }}</div>

Демина Виктория