xmoonlight, Боюсь вы излишне идеализируете современные достижения. Именно по смыслу высказывания (а тем более текста) разбирать не научились и еще достаточно долго не научатся. Да, есть кластеризация, статистическая сходность, машинное обучение на разных алгоритмах - это сколько угодно, но работает очень ограниченно, на подготовленных наборах данных и без непосредственно анализа. Обобщения, контекст, специфическая лексика, фразеологизмы - требуют процесс мышления (или эмуляцию его части). Нормальные нейросети частично эмулируют процесс, но это даже близко не анализ текста проводимый человеком. Советую вам все-таки прочитать более-менее современные исследования на эту тему, а то от ваших высказываний веет японскими учеными из середины 80ых. А в паблике (боже, так конспирологией от ваших высказываний повеяло) все есть, не готовый код конечно, но мат-аппарат, части программных решений и подходы есть в свободном доступе.
Было дело, писал кому-то диплом на тему. По смыслу сравнивать не научились еще (проблема черного ящика, все дела), а вот просто найти сходные тексты/кластеризовать с некоторым допущением можно кучей разных способов. Самый простой - нормализовать в соот-ии с языковым корпусом -> преобразовать в частотную матрицу -> сравнить их/кластеризовать. Не самый быстрый/удобный/качественный, но вполне рабочий и универсальный. Копайте в сторону word2vec. А вообще можно и deep-learning юзать и ga и прочее. Но перед тем как это использовать, стоит разобраться в существующих механизмах.
Зависит от того, что вы хотите сделать. Если вам нужно мониторить другой кластер, то можно поставить на него прометей и потом сделать из них федерацию.
Если просто какой-то левый сервер, то тут есть варианты.
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.