Аңдатпа. Мақалада мәтінді интеллектуалды өңдеу әдістері (Text Mining) қарастырылады, олар әлсіз құрылымдалған мәтіндік деректерді құрылымдалған және оңай талданатын ақпаратқа айналдыруға мүмкіндік береді. Цифрлық дәуірде деректер көлемінің өсуімен Text Mining әртүрлі салаларда мәтіндерді талдау үшін таптырмас құралға айналуда. Бұл технологиялар ақпараттық қауіпсіздік саласында кең қолданысқа ие, мұнда мәтіндерді талдау қауіптер мен ауытқуларды анықтауға көмектеседі, денсаулық сақтау саласында – медициналық жазбаларды өңдеу және диагностикалық ақпаратты алу үшін, маркетингте – тұтынушылардың қалауларын талдау үшін, сондай-ақ құқықтық тәжірибеде – құжаттарды талдауды автоматтандыру арқылы дәлдікті арттыруға және уақыт шығындарын азайтуға мүмкіндік береді.
Мақалада дәстүрлі статистикалық әдістер, мысалы, TF-IDF, Word2Vec, Latent Dirichlet Allocation (LDA), сондай-ақ трансформер архитектурасына негізделген терең оқыту модельдерін, мысалы, BERT, GPT және олардың туындыларын қоса алғанда, заманауи тәсілдер егжей-тегжейлі қарастырылады. Қазіргі әдістер мәтіндерден жасырын мағыналарды алу, семантиканы талдау және контекстті есепке алуда айтарлықтай жетістіктерге жетуде, бұл оларды күрделі міндеттерді шешуде таптырмас құрал етеді.
Әр түрлі әдістердің тиімділігін салыстыруға және олардың автоматтандыру міндеттеріндегі қолданылуына ерекше назар аударылған. Text Mining технологияларын үлкен деректер көлемін талдау, заңдылықтарды анықтау және білім алу процестерін автоматтандыру үшін интеграциялау мүмкіндіктері сипатталған. Зерттеу нәтижелері осы технологияларды мамандардың жұмыс тиімділігін арттыру, ақпаратты талдау процестерін жылдамдату және негізгі салалардағы міндеттерді шешу үшін пайдаланудың өзектілігін көрсетеді, бұл интеллектуалды деректерді өңдеу жүйелерін енгізудің жаңа перспективаларын ашады.

Түйін сөздер: Text Mining, мәтінді интеллектуалды өңдеу, машиналық оқыту, табиғи тілді өңдеу, TF-IDF, Word2Vec, BERT, GPT, мәтінді талдауды автоматтандыру.