Szövegbányászat és természetes nyelvfeldolgozás - Öt összehasonlítás

• Különbség a szövegbányászat és a természetes nyelvfeldolgozás között

Különbség a szövegbányászat és a természetes nyelvfeldolgozás között

A „szövegbányászat” kifejezést az automatizált gépi tanulásra és az erre a célra alkalmazott statisztikai módszerekre használják. Kiváló minőségű információk kivonására szolgál a strukturálatlan és strukturált szövegből. Az információ szöveges vagy megfelelő struktúrájú lehet, de a szöveg szemantikáját nem veszik figyelembe. A kommunikációhoz a természetes nyelvet használjuk. Az ilyen adatok feldolgozásának technikáit a mögöttes jelentés megértése érdekében együttesen természetes nyelvfeldolgozásnak (NLP) nevezzük. Az adatok lehetnek beszéd, szöveg vagy akár kép és megközelítés, amely magában foglalja a Machine Learning (ML) technikák alkalmazását az adatokba olyan alkalmazások készítéséhez, amelyek osztályozást, struktúrák kibontását, az adatok összegzését és fordítását foglalják magukban. Az NLP megpróbálja kezelni az emberi nyelv összes komplexitását, például a nyelvtani és szemantikai szerkezet, érzelmi elemzés stb.

Összehasonlítás a szövegbányászat és a természetes nyelv feldolgozása között (infographics)

Az alábbiakban az 5 legfontosabb összehasonlítás található a szövegbányászat és a természetes nyelv feldolgozása között

Legfontosabb különbségek a szövegbányászat és a természetes nyelvfeldolgozás között

• Alkalmazás - Az NLP fogalmait a következő alapvető rendszerekben használják:
  • Beszédfelismerő rendszer
  • Kérdések megválaszoló rendszere
  • Fordítás egyik adott nyelvről a másikra
  • Szöveges összefoglalás
  • Érzelemzés
  • Sablon alapú chatbotok
  • Szöveg besorolása
  • Téma szegmentálás

A fejlett alkalmazások a következőket tartalmazzák:

• Emberi robotok, akik megértik a természetes nyelv parancsolatait és természetes nyelven lépnek kapcsolatba az emberekkel.
• Az NLP domain hosszú távú célja egy univerzális gépi fordítási rendszer kiépítése
• Ez generálja az adott dokumentum logikai címét.
• Értelmes szöveget generál meghatározott témákhoz vagy egy adott képhez.
• Fejlett chatbotok, amelyek személyre szabott szöveget generálnak az emberek számára, és figyelmen kívül hagyják az emberi írás hibáit

A Text Mining népszerű alkalmazásai:

• Kontextuális hirdetés
• Tartalom gazdagítása
• A közösségi média adatelemzése
• Spam szűrés
• Csalások felderítése kárigény-vizsgálat révén

• Fejlesztési életciklus -

Az NLP rendszer kifejlesztéséhez az általános fejlesztési folyamat a következő lépéseket fogja tartalmazni

• Értse meg a probléma megállapítását.
• Döntse el, hogy milyen adatokra vagy korpuszokra van szükség a probléma megoldásához. Az adatgyűjtés alapvető tevékenység a probléma megoldása felé.
• A gyűjtött test elemzése. Mi a korpusz minősége és mennyisége? Az adatok és a problémameghatározás minősége szerint el kell végeznie az előfeldolgozást.
• Miután elvégezte az előfeldolgozást, kezdje meg a szolgáltatás tervezésének folyamatát. A szolgáltatástervezés az NLP és az adattudományhoz kapcsolódó alkalmazások legfontosabb szempontja. Különböző technikákat, például elemzést és szemantikai fákat használnak erre.
• Miután elhatározta, hogy az előfeldolgozott nyers adatokból kivont-e-e-e-e tulajdonság, el kell döntenie, hogy melyik számítási technikát használja a problémamegoldás megoldásához, például: gépi tanulási technikákat vagy szabály-alapú technikákat kíván alkalmazni ?. A modern NLP rendszerekhez szinte minden időben fejlett ML modelleket használnak, amelyek mély neurális hálókon alapulnak.
• Most, attól függően, hogy milyen technikákat fog használni, el kell olvasnia azokat a funkciófájlokat, amelyeket a döntési algoritmus bemeneteként fog szolgáltatni.
• Futtassa a modellt, tesztelje és finomítsa.
• Iratkoztassa a fenti lépést a kívánt pontosság elérése érdekében

A Text Mining alkalmazás esetében az alapvető lépések, mint például a problémák meghatározása, megegyeznek az NLP-vel. Vannak azonban néhány különféle szempont is, amelyeket alább sorolunk fel

• A szövegbányászat legtöbbször a szöveget mint olyan elemzi, amely nem igényel referencia-korpuszt, mint az NLP-ben. Az adatgyűjtés részében a külső korpuszigény nagyon ritka.
• Alapvető funkciók a szövegbányászathoz és a természetes nyelvfeldolgozáshoz. Az olyan technikák, mint az n-gramm, a TF - IDF, a cosinus hasonlóság, a Levenshtein távolság, a Feature Hashing a legnépszerűbbek a szövegbányászatban. A mély tanulást használó NLP függ a speciális ideghálózatoktól, hogy hívják az automatikus kódolókat, hogy magas szintű absztrakciót kapjanak.
• A Szövegbányászatban használt modellek lehetnek szabályalapú statisztikai modellek vagy viszonylag egyszerű ML modellek
• Mint korábban már említettük, a rendszer pontossága itt egyértelműen mérhető, tehát a modell futtatása, tesztelése, Finetune iterálása viszonylag egyszerű a Text Mining programban.
• Az NLP rendszerrel ellentétben a Text Mining rendszerekben lesz egy prezentációs réteg, amely bemutatja a bányászat eredményeit. Ez inkább művészet, mint mérnöki munka.

• Jövőbeli munka - Az Internet fokozott használatával a szövegbányászat egyre fontosabbá válik. Új speciális területek jelennek meg, mint például a webbányászat és a bioinformatika. Mostanáig az adatbányászat nagy részét az adattisztítás és az adatgyűjtés eredményezi, ami kevésbé eredményes. Aktív kutatások zajlanak ezeknek a munkáknak a gépi tanulással történő automatizálására.

Az NLP minden nap javul, de a gépekhez nehéz kezelni a természetes emberi nyelvet. Könnyen kifejezzük a vicceket, a szarkazmust és minden érzetet, és minden ember megértheti. Megpróbáljuk ezt megoldani egy mély idegi hálózat együttese segítségével. Jelenleg sok NLP-kutató felügyelet nélküli modelleket használó automatizált gépi fordításra összpontosít. A természetes nyelv megértése (NLU) egy másik érdeklődési terület, amely most óriási hatással van a Chatbots-ra és az emberileg érthető robotokra.

Szövegbányászat és a természetes nyelv feldolgozása összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Szövegbányászat	NLP
Cél	Kivonat a kiváló minőségű információkból a strukturálatlan és strukturált szövegből. Az információ szöveges vagy megfelelő struktúrájú lehet, de a szöveg szemantikáját nem veszik figyelembe.	Megpróbálva megérteni, hogy mit jelentenek az emberek a természetes nyelvben - szöveges vagy beszédes. A szemantikai és a nyelvtani szerkezeteket elemeztük.
Eszközök	Szövegfeldolgozó nyelvek, például Perl Statisztikai modellek ML modellek	Speciális ML modellek Mély neurális hálózatok Az olyan eszközkészletek, mint az NLTK a Pythonban
terület	Az adatforrások dokumentált gyűjtemények A természetes nyelvű dokumentumok reprezentatív tulajdonságainak kibontása Bemenet egy corpus-alapú számítógépes nyelvészethez	Az adatforrás bármilyen természetes emberi kommunikációs módszer lehet, például szöveg, beszéd, jelzőtábla stb A szemantikai jelentés és a nyelvtani szerkezet kibontása a bemenetből A gépekkel való minden szintű interakció természetesbbé tétele az ember számára
Eredmény	A szöveg magyarázata olyan statisztikai mutatókkal, mint például 1.A szavak gyakorisága 2.A szavak mellé 3.Korreláció a szavakban	Annak megértése, hogy mit továbbított a szöveg vagy a beszéd 1. Átadott érzés 2.A szöveg szemantikai jelentése, hogy azt más nyelvekre le lehessen fordítani 3.Grammatikai felépítés
Rendszer pontosság	A teljesítménymérés közvetlen és viszonylag egyszerű. Itt egyértelműen mérhető matematikai fogalmak vannak. A mérések automatizálhatók	Rendkívül nehéz mérni a gépek pontosságát. Az emberi beavatkozásra legtöbbször szükség van. Vegyünk például egy NLP rendszert, amely angolról hindire fordít. Automatizálja azt a mérést, amellyel a rendszer pontosan elvégzi a fordítást.

Következtetés - Szövegbányászat és természetes nyelvfeldolgozás

A szövegbányászat és a természetes nyelv feldolgozása egyaránt megkísérel információt kinyerni a nem strukturált adatokból. A szövegbányászat a szöveges dokumentumokra koncentrálódik, és leginkább egy statisztikai és valószínűségi modelltől függ, hogy a dokumentumok reprezentációját le lehessen számítani.NLP, amely szemantikai jelentést próbál megszerezni az emberi természetes kommunikáció minden eszközéből, például a szövegből, beszédből, vagy akár egy képből.NLP képes forradalmasítja az emberek és a gépek közötti interakciót. Az AWS Echo és a Google Home néhány példa.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató a Szövegbányászat és a természetes nyelv feldolgozása, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés című részben. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

1. Adatbányászat és a szövegbányászat ismertetésének három legjobb dolga
2. Végleges útmutató a szövegbányászat működéséről
3. 8 fontos adatbányászati ​​módszer a sikeres üzleti élethez
4. Adatbányászat és adattárolás - melyik a leghasznosabb