Tekstminering vs naturlig sprogbehandling - Top 5 sammenligninger

Forskel mellem tekstudvinding og naturlig sprogbehandling

Udtrykket "text mining" bruges til automatiseret maskinlæring og statistiske metoder, der bruges til dette formål. Det bruges til at udtrække information af høj kvalitet fra ustruktureret og struktureret tekst. Oplysninger kan mønstre i tekst eller matchende struktur, men semantikken i teksten betragtes ikke. Naturligt sprog er det, vi bruger til kommunikation. Teknikker til behandling af sådanne data for at forstå den underliggende betydning kaldes samlet som Natural Language Processing (NLP). Dataene kan være tale, tekst eller endda et billede og tilgang involverer anvendelse af Machine Learning (ML) teknikker på data til at opbygge applikationer, der involverer klassificering, udtrækning af struktur, opsummering og oversættelse af data.NLP forsøger at håndtere alle kompleksiteter af menneskeligt sprog som grammatisk og semantisk struktur, følelsesanalyse osv.

Sammenligning mellem hovedet og hovedet mellem tekstminedrift og naturlig sprogbehandling (infografik)

Nedenfor er de øverste 5 sammenligninger mellem tekstindustrien vs naturlig sprogbehandling

Vigtige forskelle mellem tekstudvikling vs naturlig sprogbehandling

Anvendelse - Koncepter fra NLP bruges i følgende basissystemer:
- Talegenkendelsessystem
- Spørgsmålssystem
- Oversættelse fra et specifikt sprog til et andet specifikt sprog
- Tekst opsummering
- Følelsesanalyse
- Skabelonbaserede chatbots
- Tekstklassificering
- Emneopdeling

Avancerede applikationer inkluderer følgende:

Menneskelige robotter, der forstår naturlige sprogkommandoer og interagerer med mennesker på naturligt sprog.
Opbygning af et universelt maskinoversættelsessystem er det langsigtede mål i NLP-domænet
Det genererer den logiske titel for det givne dokument.
Genererer meningsfuld tekst til specifikke emner eller til et givet billede.
Avancerede chatbots, der genererer personlig tekst til mennesker og ignorerer fejl i menneskelig skrivning

Populære anvendelser af Text Mining:

Kontekstuel reklame
Indholdsberigelse
Analyse af sociale medier
Spamfiltrering
Opsporing af svig gennem efterforskning af krav

Udviklingslivscyklus -

Til udvikling af et NLP-system vil den generelle udviklingsproces have følgende trin

Forstå problemklaringen.
Bestem, hvilken type data eller korpus du har brug for for at løse problemet. Dataindsamling er en grundlæggende aktivitet mod løsning af problemet.
Analyse af indsamlet korpus. Hvad er korpusets kvalitet og mængde? I henhold til kvaliteten af dataene og problemopgørelsen skal du udføre forarbejdning.
Når det er gjort med forarbejdning, skal du starte med processen med funktionsteknik. Funktionsteknik er det vigtigste aspekt af NLP og data science-relaterede applikationer. Forskellige teknikker som parsning, semantiske træer bruges til dette.
Når du har besluttet en udtrækket funktion fra de rå forarbejdede data, skal du beslutte, hvilken beregningsteknik der bruges til at løse din problemstilling, for eksempel, vil du anvende maskinindlæringsteknikker eller regelbaserede teknikker ?. Til moderne NLP-systemer bruges næsten hele tiden avancerede ML-modeller baseret på Deep Neural Networks.
Afhængig af hvilke teknikker du skal bruge, skal du nu læse de funktionsfiler, du vil give som input til din beslutningsalgoritme.
Kør modellen, test den og finjuster.
Iterere gennem ovenstående trin for at få den ønskede nøjagtighed

For Text Mining-applikation er grundlæggende trin som definition af problemer de samme som i NLP. Men der er også nogle forskellige aspekter, som er anført nedenfor

Det meste af tiden Text Mining analyserer teksten som sådan, hvilket ikke kræver et referencekorpus som i NLP. I dataindsamling er kravet om eksternt korpus meget sjældent.
Grundlæggende funktionsudvikling til tekstminedrift og naturlig sprogbehandling. Teknikker som n-gram, TF - IDF, Cosine-lighed, Levenshtein Distance, Feature Hashing er mest populær inden for Text Mining. NLP, der bruger Deep Learning, afhænger af specialiserede neurale netværk, der ringer til Auto-Encoders for at få en abstraktion af tekst på højt niveau.
Modeller, der bruges i Text Mining, kan være regelbaserede statistiske modeller eller relativt enkle ML-modeller
Som vi nævnte tidligere, er systemnøjagtighed klart målbar her, så Kør, test, finetune iteration af en model er relativt let i Text Mining.
I modsætning til NLP-systemet vil der være et præsentationslag i Text Mining-systemer til at præsentere fund fra minedrift. Dette er mere en kunst end teknik.

Fremtidig arbejde - Med den øgede brug af Internettet er tekstudvinding blevet stadig vigtigere. Nye specialiserede felter som webmining og bioinformatik dukker op. I øjeblikket ligger et flertal af dataindvindingsarbejdet inden for rengøring af data og forberedelse af data, som er mindre produktive. Aktiv forskning sker for at automatisere disse værker ved hjælp af maskinlæring.

NLP bliver bedre hver dag, men et naturligt menneskeligt sprog er vanskeligt at tackle til maskiner. Vi udtrykker vittigheder, sarkasme og enhver følelse let, og ethvert menneske kan forstå det. Vi forsøger at løse det ved hjælp af et ensemble af dybe neurale netværk. I øjeblikket fokuserer mange NLP-forskere på automatisk maskinoversættelse ved hjælp af ikke-overvågede modeller. Natural Language Understanding (NLU) er et andet interessefelt nu, der har en enorm indflydelse på Chatbots og menneskeligt forståelige robotter.

Sammenligningstabel for tekstudvinding vs naturligt sprogbehandling

Grundlag for sammenligning	Tekstminedrift	NLP
Mål	Uddrag information af høj kvalitet fra ustruktureret og struktureret tekst. Oplysninger kan mønstre i tekst eller matchende struktur, men semantikken i teksten betragtes ikke.	Forsøger at forstå, hvad der formidles på naturligt sprog af mennesker - kan tekst eller tale. Semantiske og grammatiske strukturer analyseres.
Værktøj	Tekstbehandlingssprog som Perl Statistiske modeller ML-modeller	Avancerede ML-modeller Dybe neurale netværk Værktøjssæt som NLTK i Python
Anvendelsesområde	Datakilder er dokumenterede samlinger Udtræk af repræsentative funktioner til dokumenter på naturligt sprog Input til en korpusbaseret computervingvistik	Datakilden kan være enhver form for naturlig menneskelig kommunikationsmetode som tekst, tale, skilt osv Udtræk semantisk betydning og grammatisk struktur fra input Gør alle niveauer af interaktion med maskiner mere naturlige for mennesker
Resultat	Forklaring af tekst ved hjælp af statistiske indikatorer som 1.Frekvens af ord 2.Mønster af ord 3.Korrelation inden for ord	At forstå, hvad der formidles gennem tekst eller tale 1. Overført følelse 2. Den semantiske betydning af teksten, så den kan oversættes til andre sprog 3.Grammatisk struktur
Systemnøjagtighed	Et præstationsmål er direkte og relativt enkelt. Her har vi klart målbare matematiske begreber. Foranstaltninger kan automatiseres	Meget vanskeligt at måle systemnøjagtighed for maskiner. Menneskelig indgriben er nødvendig det meste af tiden. Overvej for eksempel et NLP-system, der oversætter fra engelsk til hindi. Automatiser målingen for, hvor nøjagtigt systemudførelse af oversættelse er vanskelig.

Konklusion - Tekstminering vs naturlig sprogbehandling

Både Text Mining og Natural Language Processing, der prøver at udtrække oplysninger fra ustrukturerede data. Tekstminedrift er koncentreret om tekstdokumenter og afhænger for det meste af en statistisk og sandsynlig model for at udlede en repræsentation af dokumenter.NLP forsøger at få semantisk mening fra alle midler til menneskelig naturlig kommunikation som tekst, tale eller endda et billede.NLP har potentialet til at revolutionere måden, hvorpå mennesker interagerer med maskiner.AWS Echo og Google Home er nogle eksempler.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Text Mining vs Natural Language Processing, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -