Последнее десятилетие ознаменовано значительным развитием методов в области обработки естественного языка: существенно лучше стал автоматический перевод, выросло качество классификации текстов, анализа тональности и аргументации, а также других задач. Кардинальные улучшения достигнуты в задаче порождения текста, где сгенерированные тексты уже практически неотличимы от написанных человеком, а голосовые помощники (чат-боты) способны вести полноценный диалог на естественном языке. Благодаря этому автоматическая обработка естественного языка становится всё важнее для повседневной жизни: большинство людей постоянно пользуется перечисленными технологиями, а коммерческие компании увеличивают штат специалистов по обработке естественного языка и ведут собственные научные исследования. В учебнике рассмотрены несколько этапов развития методов автоматической обработки текста: как методы на основе словарей и правил, так и занимающие основное место в современной науке методы машинного обучения, способные к самообучению на основе размеченных человеком данных. Подробно описаны нейросетевые подходы на основе архитектуры трансформер, включая большие языковые модели и методы их обучения. Учебник предназначен для студентов старших курсов бакалавриата, студентов магистратуры и аспирантов, обучающихся по специальностям "Прикладная математика и информатика" и "Фундаментальная и прикладная лингвистика", а также исследователей, разработчиков и научных работников, интересующихся методами автоматической обработки текстов и машинного обучения. Он может быть использован для переподготовки и повышения квалификации специалистов по прикладной математике, машинному обучению и искусственному интеллекту. Также учебник будет полезен для лингвистов и филологов, желающих более глубоко ознакомиться с методами автоматической обработки естественного языка

Лукашевич, Наталья Валентиновна. Компьютерная лингвистика и автоматическая обработка текстов / Н. В. Лукашевич, А. А. Сорокин. – Москва : МАКС Пресс, 2025 - (Суперкомпьютерное образование : СКО).Библиогр. в конце гл.