В данном случае наилучшее качество и интерпретируемость результатов демонстрируют подходы, которые рассматривают текст как дискретную систему с дальними связями. Дискретная система описывает объекты или явления, которые могут принимать только некоторое конечное число значений. В случае с текстом, каждое слово или символ является отдельным объектом, который может принимать только определенные значения (например, символы алфавита). Текст также может быть представлен в виде последовательности этих объектов со связями, например, предложения или цепочки слов. Такой подход позволяет эффективно работать с текстовыми данными, а именно обрабатывать и анализировать их с помощью методов искусственного интеллекта. Например, для задачи машинного обучения на текстовых данных, можно использовать методы, основанные на анализе последовательностей, такие как рекуррентные нейронные сети, которые учитывают связи между объектами. Подходы, основанные на рассмотрении текста как хаотической системы или непрерывной системы, не так хорошо подходят для работы с текстовыми данными. Хаотическая система предсказывает поведение на основе начальных условий, что не позволяет точно анализировать текст. Непрерывная система требует использования высокочастотных методов обработки сигналов и может быть неприменима к тексту как к дискретной форме информации. Алгоритм асинхронного шифрования больших данных не имеет прямого отношения к обработке текста на естественном языке и решению задач искусственного интеллекта. Он относится к области криптографии и используется для защиты данных от несанкционированного доступа, но не для обработки и анализа содержимого текста.