Text Mining vs Natural Language Processing - 5 najlepszych porównań

Różnica między wyszukiwaniem tekstu a przetwarzaniem języka naturalnego

Termin „eksploracja tekstu” jest używany do automatycznego uczenia maszynowego i metod statystycznych używanych w tym celu. Służy do wydobywania wysokiej jakości informacji z nieustrukturyzowanego i ustrukturyzowanego tekstu. Informacje mogą być wzorowane na tekście lub strukturze pasującej, ale semantyka w tekście nie jest brana pod uwagę. Używamy języka naturalnego do komunikacji. Techniki przetwarzania takich danych w celu zrozumienia podstawowego znaczenia są wspólnie nazywane przetwarzaniem języka naturalnego (NLP). Dane mogą być mową, tekstem, a nawet obrazem, a podejście polega na zastosowaniu technik uczenia maszynowego (ML) na danych w celu zbudowania aplikacji obejmujących klasyfikację, wyodrębnianie struktury, podsumowywanie i tłumaczenie danych. NLL stara się poradzić sobie ze wszystkimi złożonościami języka ludzkiego, takimi jak gramatyka i semantyczność struktura, analiza nastrojów itp.

Porównanie między wyszukiwaniem tekstu a przetwarzaniem języka naturalnego (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między wyszukiwaniem tekstu a przetwarzaniem języka naturalnego

Kluczowe różnice między wyszukiwaniem tekstu a przetwarzaniem języka naturalnego

Aplikacja - pojęcia z NLP są stosowane w następujących podstawowych systemach:
- System rozpoznawania mowy
- System odpowiadania na pytania
- Tłumaczenie z jednego określonego języka na inny określony język
- Podsumowanie tekstu
- Analiza sentymentów
- Chatboty oparte na szablonach
- Klasyfikacja tekstowa
- Segmentacja tematyczna

Zaawansowane aplikacje obejmują:

Ludzkie roboty, które rozumieją polecenia języka naturalnego i wchodzą w interakcje z ludźmi w języku naturalnym.
Budowa uniwersalnego systemu tłumaczenia maszynowego jest długoterminowym celem w dziedzinie NLP
Generuje tytuł logiczny dla danego dokumentu.
Generuje znaczący tekst dla określonych tematów lub dla podanego obrazu.
Zaawansowane chatboty, które generują spersonalizowany tekst dla ludzi i ignorują błędy w pisaniu

Popularne zastosowania Text Mining:

Reklama kontekstowa
Wzbogacanie treści
Analiza danych w mediach społecznościowych
Filtrowanie spamu
Wykrywanie oszustw poprzez dochodzenie roszczeń

Cykl rozwojowy -

W celu opracowania systemu NLP ogólny proces rozwoju będzie składał się z następujących kroków

Zrozum opis problemu.
Zdecyduj, jakiego rodzaju dane lub korpus potrzebujesz, aby rozwiązać problem. Zbieranie danych jest podstawową czynnością zmierzającą do rozwiązania problemu.
Analiza zebranych ciałek. Jaka jest jakość i ilość korpusu? W zależności od jakości danych i zgłoszenia problemu należy wykonać wstępne przetwarzanie.
Po zakończeniu przetwarzania wstępnego rozpocznij proces inżynierii obiektów. Inżynieria funkcji jest najważniejszym aspektem NLP i aplikacji związanych z nauką danych. Wykorzystywane są do tego różne techniki, takie jak parsowanie, drzewa semantyczne.
Decydując się na wyodrębnione funkcje z nieprzetworzonych wstępnie przetworzonych danych, musisz zdecydować, która technika obliczeniowa zostanie zastosowana do rozwiązania problemu, na przykład, czy chcesz zastosować techniki uczenia maszynowego czy techniki oparte na regułach ?. W nowoczesnych systemach NLP stosowane są prawie zawsze zaawansowane modele ML oparte na Deep Neural Networks.
Teraz, w zależności od technik, których zamierzasz użyć, powinieneś przeczytać pliki funkcji, które zamierzasz podać jako dane wejściowe do algorytmu decyzyjnego.
Uruchom model, przetestuj go i dostosuj.
Powtórz powyższy krok, aby uzyskać pożądaną dokładność

W przypadku aplikacji Text Mining podstawowe kroki, takie jak zdefiniowanie problemów, są takie same jak w NLP. Ale są też inne aspekty, które wymieniono poniżej

Przez większość czasu Text Mining analizuje tekst jako taki, który nie wymaga korpusu referencyjnego jak w NLP. W części gromadzącej dane wymóg dotyczący korpusu zewnętrznego jest bardzo rzadki.
Podstawowa inżynieria funkcji dla Text Mining i przetwarzania języka naturalnego. Techniki takie jak n-gram, TF - IDF, podobieństwo kosinusów, odległość Levenshteina, funkcja mieszania cech są najbardziej popularne w Text Mining. NLP korzystające z głębokiego uczenia się zależy od wyspecjalizowanych sieci neuronowych wywołujących automatyczne kodowanie w celu uzyskania abstrakcyjnego tekstu na wysokim poziomie.
Modele używane w Text Mining mogą być modelami statystycznymi opartymi na regułach lub względnie prostymi modelami ML
Jak wspomnieliśmy wcześniej, dokładność systemu jest tutaj wyraźnie mierzalna, więc iteracja Run, Test, Finetune modelu jest stosunkowo łatwa w Text Mining.
W przeciwieństwie do systemu NLP, w systemach Text Mining dostępna będzie warstwa prezentacji, która będzie prezentować wyniki wydobycia. To bardziej sztuka niż inżynieria.

Przyszłe prace - Wraz ze wzrostem wykorzystania Internetu, eksploracja tekstu staje się coraz ważniejsza. Pojawiają się nowe wyspecjalizowane dziedziny, takie jak eksploracja sieci i bioinformatyka. Obecnie większość prac związanych z eksploracją danych polega na czyszczeniu i przygotowywaniu danych, które są mniej wydajne. Prowadzone są aktywne badania w celu zautomatyzowania tych prac przy użyciu uczenia maszynowego.

NLP poprawia się z każdym dniem, ale naturalny język ludzki jest trudny do opanowania dla maszyn. Łatwo wyrażamy dowcipy, sarkazm i każdy sentyment, a każdy człowiek może to zrozumieć. Próbujemy go rozwiązać za pomocą zestawu głębokich sieci neuronowych. Obecnie wielu badaczy NLP koncentruje się na automatycznym tłumaczeniu maszynowym przy użyciu modeli bez nadzoru. Zrozumienie języka naturalnego (NLU) jest teraz kolejnym obszarem zainteresowań, który ma ogromny wpływ na Chatboty i roboty zrozumiałe dla ludzi.

Text Mining a tabela porównawcza przetwarzania języka naturalnego

Podstawa porównania	Eksploracja tekstu	NLP
Cel	Wyodrębnij wysokiej jakości informacje z nieuporządkowanego i ustrukturyzowanego tekstu. Informacje mogą być wzorowane na tekście lub strukturze pasującej, ale semantyka w tekście nie jest brana pod uwagę.	Próbowanie zrozumienia tego, co ludzie przekazują w języku naturalnym - może tekst lub mowa. Analizowane są struktury semantyczne i gramatyczne.
Przybory	Języki przetwarzania tekstu, takie jak Perl Modele statystyczne Modele ML	Zaawansowane modele ML Głębokie sieci neuronowe Zestawy narzędzi, takie jak NLTK w Pythonie
Zakres	Źródła danych to udokumentowane kolekcje Wyodrębnianie reprezentatywnych funkcji dla dokumentów w języku naturalnym Dane wejściowe dla lingwistyki obliczeniowej opartej na korpusie	Źródłem danych może być dowolna forma naturalnej ludzkiej metody komunikacji, taka jak tekst, mowa, szyld itp Wydobywanie znaczenia semantycznego i struktury gramatycznej z danych wejściowych Uczynienie wszystkich poziomów interakcji z maszynami bardziej naturalnymi dla człowieka
Wynik	Objaśnienie tekstu przy użyciu wskaźników statystycznych, takich jak 1. Częstotliwość słów 2. Wzory słów 3. Korelacja w słowach	Zrozumienie tego, co przekazywane za pomocą tekstu lub mowy 1. Przeniesiony sentyment 2. Znaczenie semantyczne tekstu, aby można go było przetłumaczyć na inne języki 3. Struktura gramatyczna
Dokładność systemu	Miara wydajności jest bezpośrednia i stosunkowo prosta. Tutaj mamy jasno mierzalne pojęcia matematyczne. Środki mogą być zautomatyzowane	Bardzo trudna do zmierzenia dokładność systemu dla maszyn. Przez większość czasu potrzebna jest interwencja człowieka. Rozważmy na przykład system NLP, który tłumaczy z angielskiego na hindi. Zautomatyzuj pomiar dokładności wykonywania tłumaczenia przez system.

Wniosek - wyszukiwanie tekstu a przetwarzanie języka naturalnego

Zarówno wyszukiwanie tekstów, jak i przetwarzanie języka naturalnego próbują wydobyć informacje z nieustrukturyzowanych danych. Eksploracja tekstu koncentruje się na dokumentach tekstowych i zależy głównie od modelu statystycznego i probabilistycznego w celu uzyskania reprezentacji dokumentów. NLP stara się uzyskać znaczenie semantyczne ze wszystkich środków ludzkiej naturalnej komunikacji, takich jak tekst, mowa, a nawet obraz. NLP ma potencjał zrewolucjonizować sposób interakcji ludzi z maszynami. EAS i Echo Google to tylko niektóre przykłady.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po eksploracji tekstu a przetwarzaniu języka naturalnego, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -