Аннотация. В статье рассматриваются методы интеллектуальной обработки текстов (Text Mining), которые позволяют преобразовывать слабоструктурированные текстовые данные в структурированную и легко анализируемую информацию. С ростом объемов данных в цифровую эпоху Text Mining становится незаменимым инструментом анализа текстов в различных сферах. Эти технологии находят широкое применение в информационной безопасности, где анализ текстов помогает выявлять угрозы и аномалии, в здравоохранении — для обработки медицинских записей и извлечения диагностической информации, в маркетинге — для анализа потребительских предпочтений, а также в юридической практике, где автоматизация анализа документов повышает точность и снижает временные затраты.
В статье подробно рассматриваются как традиционные статистические методы, такие как TF-IDF, Word2Vec, Latent Dirichlet Allocation (LDA), так и современные подходы, включая модели глубокого обучения на основе архитектуры трансформеров, например BERT, GPT и их производные. Современные методы демонстрируют значительные успехи в учёте контекста, анализе семантики и извлечении скрытых смыслов из текстов, что делает их незаменимыми для решения сложных задач.
Особое внимание уделено сравнению эффективности различных методов и их применимости в задачах автоматизации. Описаны возможности интеграции Text Mining для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и автоматизации процессов извлечения знаний. Представленные результаты исследования подчеркивают актуальность использования этих технологий для повышения эффективности работы специалистов, ускорения процессов анализа информации и решения задач в ключевых отраслях, что открывает новые перспективы для внедрения интеллектуальных систем обработки данных.

Ключевые слова: Text Mining, интеллектуальная обработка текстов, машинное обучение, обработка естественного языка, TF-IDF, Word2Vec, BERT, GPT, автоматизация анализа текстов.