Для обработки текста и речи чаще всего используют рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN).
Рекуррентные нейронные сети широко применяются для анализа последовательной информации, так как они способны учитывать контекст предыдущих элементов при обработке текущего. Это особенно важно для задач, связанных с текстом и речью, где важен порядок слов и фраз. RNN могут анализировать текст не только по словам, но и учитывать связи между словами, что помогает в понимании смысла предложений и параграфов.
Сверточные нейронные сети, в свою очередь, обычно используются для анализа изображений, но также могут быть применены к тексту. Они выделяют различные фрагменты информации в тексте и могут помочь выделить ключевые элементы. В области обработки речи CNN могут использоваться, например, для распознавания звуков или фонем.
Таким образом, рекуррентные и сверточные нейронные сети являются основными инструментами для обработки текста и речи, позволяя проводить сложные анализы и задачи, такие как распознавание речи, машинный перевод, анализ тональности текста и многое другое.