Для обработки текста и речи используют различные типы нейронных сетей, которые обладают специфическими особенностями и подходят для различных задач.
Одним из наиболее распространенных типов нейронных сетей для обработки текста являются рекуррентные нейронные сети (RNN). Они хорошо подходят для анализа последовательностей данных, таких как тексты и речь. RNN способны учитывать контекст и зависимости между словами в тексте, что делает их эффективными для задач таких как машинный перевод, анализ тональности текста, и генерация текста.
Для более сложных задач обработки текста, таких как определение смысла предложений или текстов и генерация текста с определенными стилистическими особенностями, часто используются рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и глубокие рекуррентные нейронные сети (Deep RNN).
Для обработки речи используются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети. CNN способны выделять важные признаки из аудиосигнала, что делает их эффективными для распознавания речи и идентификации спектральных характеристик звуков. RNN также широко используются для распознавания и синтеза речи, а также для построения различных голосовых интерфейсов.
Таким образом, для обработки текста и речи используются различные типы нейронных сетей, выбор конкретного типа зависит от конкретной задачи и характеристик входных данных.