Технология обработки текстовой информации включает в себя несколько методов, и среди них можно выделить следующие:

1. Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP): Этот метод включает в себя анализ и синтез естественного языка с целью понимания и генерации текста. NLP используется для автоматического перевода, анализа настроений, распознавания речи и других приложений. Основные шаги в NLP включают токенизацию, морфологический анализ, синтаксический анализ и семантический анализ.
2. Машинное обучение: Этот метод применяется для создания моделей, которые могут обрабатывать и анализировать текстовые данные. Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на основе предоставленных данных и делать предсказания или принимать решения без явного программирования. В контексте обработки текстовой информации машинное обучение используется для классификации текстов, распознавания образов, кластеризации и других задач. Основные шаги включают сбор данных, предобработку, выбор модели, обучение и оценку модели.
3. Анализ текста: Этот метод включает в себя изучение текстовых данных для извлечения полезной информации и выявления скрытых закономерностей. Анализ текста может включать в себя различные техники, такие как извлечение ключевых слов, анализ тональности, тематическое моделирование и т.д. Основные шаги включают сбор данных, предобработку текста, применение методов анализа и интерпретацию результатов.

Копирование текста не является методом обработки текстовой информации, а скорее относится к простому манипулированию текстом без его анализа или изменения. Поэтому его не следует путать с вышеупомянутыми методами.