Разница между добычей текста и обработкой естественного языка
Термин «интеллектуальный анализ текста» используется для автоматизированного машинного обучения и статистических методов, используемых для этой цели. Он используется для извлечения качественной информации из неструктурированного и структурированного текста. Информация может быть структурирована в текстовой или соответствующей структуре, но семантика в тексте не учитывается. Естественный язык - это то, что мы используем для общения. Методы обработки таких данных для понимания основного значения в совокупности называются обработкой естественного языка (NLP). Данные могут быть речью, текстом или даже изображением, и подход предполагает применение методов машинного обучения (ML) к данным для создания приложений, включающих классификацию, извлечение структуры, обобщение и перевод данных. NLP пытается справиться со всеми сложностями человеческого языка, такими как грамматическая и семантическая структура, анализ настроений и т. д.
Сравнение лицом к лицу между Text Mining и Natural Language Processing (Инфографика)
Ниже приведено 5 лучших сравнений Text Mining и Natural Language Processing.
Ключевые различия между Text Mining и Natural Language Processing
- Применение - Концепции из НЛП используются в следующих основных системах:
- Система распознавания речи
- Система ответов на вопросы
- Перевод с одного конкретного языка на другой конкретный язык
- Обобщение текста
- Анализ настроений
- Шаблонные чат-боты
- Классификация текста
- Сегментация тем
Расширенные приложения включают в себя следующее:
- Человеческие роботы, которые понимают команды на естественном языке и взаимодействуют с людьми на естественном языке.
- Создание универсальной системы машинного перевода является долгосрочной целью в области НЛП
- Генерирует логический заголовок для данного документа.
- Генерирует значимый текст для определенных тем или для данного изображения.
- Продвинутые чат-боты, которые генерируют персонализированный текст для людей и игнорируют ошибки в написании человеком
Популярные приложения Text Mining:
- Контекстная реклама
- Обогащение контента
- Анализ данных в социальных сетях
- Фильтрация спама
- Обнаружение мошенничества путем расследования претензий
- Жизненный цикл разработки -
Для разработки системы НЛП общий процесс разработки будет иметь следующие этапы
- Понять постановку проблемы.
- Решите, какие данные или корпус вам нужны для решения проблемы. Сбор данных является основным видом деятельности для решения проблемы.
- Анализируя собранный корпус. Какое качество и количество корпуса? В зависимости от качества данных и постановки задачи, вам необходимо выполнить предварительную обработку.
- Закончив предварительную обработку, начните с процесса разработки функций. Разработка функций является наиболее важным аспектом приложений, связанных с НЛП и наукой о данных. Для этого используются разные методы, такие как синтаксический анализ, семантические деревья.
- Выбрав извлеченные функции из необработанных предварительно обработанных данных, вы должны решить, какая вычислительная техника используется для решения вашей задачи, например, хотите ли вы применять методы машинного обучения или методы, основанные на правилах ?. Для современных систем NLP используются почти все современные модели ML, основанные на Deep Neural Networks.
- Теперь, в зависимости от того, какие методы вы собираетесь использовать, вы должны прочитать файлы функций, которые вы собираетесь предоставить в качестве входных данных для вашего алгоритма принятия решений.
- Запустите модель, протестируйте ее и настройте.
- Повторите этот шаг, чтобы получить желаемую точность
Для приложения Text Mining основные шаги, такие как определение проблем, такие же, как в NLP. Но есть и некоторые другие аспекты, которые перечислены ниже.
- В большинстве случаев Text Mining анализирует текст как таковой, который не требует эталонного корпуса, как в НЛП. В части сбора данных требование внешнего корпуса очень редко.
- Разработка базовых функций для обработки текста и обработки естественного языка. Такие методы, как n-граммы, TF - IDF, сходство косинусов, расстояние Левенштейна, хеширование функций, наиболее популярны в Text Mining. НЛП, использующий Deep Learning, зависит от специализированных нейронных сетей, которые вызывают авто-кодеры для получения абстракции текста высокого уровня.
- Модели, используемые в Text Mining, могут быть основанными на правилах статистическими моделями или относительно простыми моделями ML.
- Как мы упоминали ранее, точность системы здесь явно измеряется, поэтому итерация Run, Test, Finetune модели относительно проста в Text Mining.
- В отличие от системы НЛП, в системах Text Mining будет уровень представления для представления результатов майнинга. Это больше искусство, чем инженерия.
- Будущая работа - С ростом использования Интернета, интеллектуальный анализ текста становится все более важным. Появляются новые специализированные области, такие как веб-майнинг и биоинформатика. В настоящее время большинство работ по интеллектуальному анализу данных заключается в очистке данных и подготовке данных, которые являются менее производительными. Активное исследование происходит, чтобы автоматизировать эти работы, используя Машинное обучение.
НЛП становится лучше с каждым днем, но естественный человеческий язык труден для машин. Мы выражаем шутки, сарказм и каждое чувство легко, и каждый человек может понять это. Мы пытаемся решить это с помощью ансамбля глубоких нейронных сетей. В настоящее время многие исследователи НЛП фокусируются на автоматическом машинном переводе с использованием неконтролируемых моделей. Понимание естественного языка (NLU) - это еще одна область интересов, которая оказывает огромное влияние на чат-роботов и понятных человеку роботов.
Text Mining и Сравнительная таблица обработки естественного языка
| Основа сравнения | Добыча текста | NLP |
| Цель | Извлечение качественной информации из неструктурированного и структурированного текста. Информация может быть структурирована в текстовой или соответствующей структуре, но семантика в тексте не учитывается. | Попытка понять, что люди передают на естественном языке, может быть текст или речь. Анализируются семантические и грамматические структуры. |
| инструменты |
|
|
| Сфера |
|
|
| результат | Объяснение текста с использованием статистических показателей, таких как 1. Частота слов 2. Образцы слов 3. Соотношение в словах | Понимание того, что передается через текст или речь как 1. Переданные настроения 2. Семантическое значение текста, чтобы его можно было перевести на другие языки. 3. грамматическая структура |
| Точность системы | Показатель эффективности является прямым и относительно простым. Здесь мы имеем четко измеримые математические понятия. Меры могут быть автоматизированы | Очень сложно измерить точность системы для машин. Человеческое вмешательство необходимо большую часть времени. Например, рассмотрим систему НЛП, которая переводит с английского на хинди. Автоматизировать, насколько точно система делает перевод, сложно. |
Вывод - добыча текста против обработки естественного языка
Как Text Mining, так и Natural Language Processing пытаются извлечь информацию из неструктурированных данных. Анализ текста сосредоточен на текстовых документах и в основном зависит от статистической и вероятностной модели для получения представления документов. NLP пытается получить семантическое значение от всех средств естественного общения человека, таких как текст, речь или даже изображение. NLP имеет потенциал для революционизировать способ взаимодействия людей с машинами. Вот некоторые примеры - AWS Echo и Google Home.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по текстовому анализу и обработке естественного языка, их значению, сравнению «голова к голове», основным отличиям, сравнительной таблице и выводу. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Лучшие 3 вещи, которые нужно узнать о Data Mining против Text Mining
- Полное руководство о том, как работает Text Mining
- 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса
- Data Mining vs Data Storageing - какой из них более полезен