Exploatarea textului și prelucrarea limbajului natural - primele 5 comparații

Diferența dintre extragerea textului și procesarea limbajului natural

Termenul de „text mining” este utilizat pentru învățarea automată a mașinilor și metodele statistice utilizate în acest scop. Este utilizat pentru extragerea informațiilor de înaltă calitate din textul nestructurat și structurat. Informațiile ar putea fi modelate în text sau în structura potrivită, dar semantica din text nu este luată în considerare. Limbajul natural este ceea ce folosim pentru comunicare. Tehnicile de prelucrare a acestor date pentru a înțelege semnificația de bază sunt denumite colectiv ca prelucrare a limbajului natural (NLP). Datele ar putea fi vorbire, text sau chiar o imagine și abordare implică aplicarea tehnicilor Machine Learning (ML) pe date pentru a construi aplicații care implică clasificare, extragerea structurii, rezumarea și traducerea datelor.NLP încercând să se ocupe de toate complexitățile limbajului uman precum gramaticale și semantice structura, analiza sentimentului etc.

Comparația dintre cap și cap între procesarea textelor și procesarea limbajului natural (infografie)

Mai jos este top 5 Comparație între Text Mining cu prelucrarea limbajului natural

Diferențele cheie între procesarea textului și procesarea limbajului natural

Aplicație - Conceptele de la NLP sunt utilizate în următoarele sisteme de bază:
- Sistem de recunoaștere a vorbirii
- Sistem de răspuns la întrebări
- Traducere dintr-o limbă specifică într-o altă limbă specifică
- Rezumarea textului
- Analiza sentimentelor
- Seturi de chat bazate pe șabloane
- Clasificarea textului
- Segmentarea subiectelor

Aplicațiile avansate includ următoarele:

Roboti umani care inteleg comenzile limbajului natural si interactioneaza cu oamenii in limbajul natural.
Construirea unui sistem universal de traducere automată este obiectivul pe termen lung în domeniul NLP
Acesta generează titlul logic pentru documentul dat.
Generează text semnificativ pentru subiecte specifice sau pentru o imagine dată.
Chat-uri avansate, care generează text personalizat pentru oameni și ignoră greșelile în scrierea umană

Aplicații populare de Text Text:

Publicitate contextuală
Îmbogățirea conținutului
Analiza datelor de social media
Filtrare spam
Detectarea fraudelor prin investigarea revendicărilor

Ciclul de viață al dezvoltării -

Pentru dezvoltarea unui sistem NLP, procesul de dezvoltare generală va avea următorii pași

Înțelegeți afirmația problemei.
Decideți ce tip de date sau corpus aveți nevoie pentru a rezolva problema. Colectarea datelor este o activitate de bază pentru rezolvarea problemei.
Analiza corpusului colectat. Care este calitatea și cantitatea corpusului? În funcție de calitatea datelor și a declarației problemelor, trebuie să faceți preprocesare.
Odată făcută cu preprocesarea, începeți cu procesul de inginerie a caracteristicilor. Ingineria de caracteristici este cel mai important aspect al aplicațiilor NLP și al științei datelor. Pentru aceasta se folosesc diferite tehnici, cum ar fi analizarea, arbori semantici.
După ce ați decis asupra unor caracteristici extrase din datele brute preprocesate, trebuie să decideți ce tehnică de calcul este utilizată pentru a rezolva afirmația dvs. de problemă, de exemplu, doriți să aplicați tehnici de învățare automată sau tehnici bazate pe reguli ?. Pentru sistemele moderne NLP, se folosesc aproape tot timpul modele ML avansate bazate pe rețele neuronale profunde.
Acum, în funcție de ce tehnici urmează să utilizați, ar trebui să citiți fișierele de caracteristici pe care le veți furniza ca o intrare în algoritmul dvs. de decizie.
Rulați modelul, testați-l și reglați-l.
Iterati pasul de mai sus pentru a obtine exactitatea dorita

Pentru aplicația Text Text, pașii de bază, cum ar fi problemele de definire, sunt aceleași ca în NLP. Există însă și câteva aspecte diferite, care sunt enumerate mai jos

De cele mai multe ori Text Mining analizează textul ca atare, care nu necesită un corpus de referință ca în NLP. În colectarea datelor, cerința de corpus externă este foarte rară.
Inginerie de caracteristici de bază pentru prelucrarea textului și prelucrarea limbajului natural. Tehnici precum n-grame, TF - IDF, asemănare cu cosine, distanță Levenshtein, Hashing Feature este cel mai popular în Text Text. NLP care utilizează Deep Learning depinde de rețelele neuronale specializate, care apelează Auto-Encoders pentru a obține o abstractizare la nivel înalt a textului.
Modelele utilizate în Text Mining pot fi modele statistice bazate pe reguli sau modele relativ simple ML
Așa cum am menționat mai devreme, acuratețea sistemului poate fi măsurabilă aici, astfel încât iterarea Run, Test, Finetune a unui model este relativ ușoară în Text Mining.
Spre deosebire de sistemul NLP, va exista un strat de prezentare în sistemele Text Text pentru a prezenta concluziile din minerit. Aceasta este mai mult o artă decât inginerie.

Munca viitoare - Odată cu utilizarea sporită a internetului, extragerea textului a devenit tot mai importantă. Apar noi domenii specializate, cum ar fi minerirea web și bioinformatica. În prezent, majoritatea lucrărilor de extragere a datelor se bazează pe curățarea și pregătirea datelor, care este mai puțin productivă. Cercetări active se întâmplă pentru automatizarea acestor lucrări folosind învățarea mașinii.

NLP se îmbunătățește în fiecare zi, dar un limbaj uman natural este dificil de abordat pentru mașini. Exprimăm glume, sarcasm și fiecare sentiment cu ușurință și fiecare om îl poate înțelege. Încercăm să o rezolvăm folosind un ansamblu de rețele neuronale profunde. În prezent, mulți cercetători NLP se concentrează pe traducerea automată automată folosind modele nesupravegheate. Înțelegerea limbajului natural (NLU) este acum un alt domeniu de interes, care are un impact imens asupra chatbots-urilor și a roboților inteligibili uman.

Tabelul de comparație a procesării mineritului și a limbajului natural

Bazele comparației	Minerit text	NLP
Poartă	Extrageți informații de înaltă calitate dintr-un text nestructurat și structurat. Informațiile ar putea fi modelate în text sau în structura potrivită, dar semantica din text nu este luată în considerare.	Încercarea de a înțelege ceea ce este transmis în limbaj natural de către oameni - poate text sau vorbire. Sunt analizate structurile semantice și gramaticale.
Unelte	Limbi de procesare a textului precum Perl Modele statistice Modele ML	Modele avansate ML Rețele neuronale profunde Seturi de instrumente precum NLTK în Python
domeniu	Sursele de date sunt colecții documentate Extragerea de caracteristici reprezentative pentru documente în limbaj natural Introducere pentru o lingvistică computațională bazată pe corpus	Sursa de date poate fi orice formă de metodă de comunicare umană naturală, cum ar fi textul, vorbirea, panoul etc. Extragerea de la intrare a semnificației semantice și a structurii gramaticale Sporirea tuturor nivelului de interacțiune cu mașinile mai naturale pentru om
Rezultat	Explicația textului folosind indicatori statistici ca 1. Frecvența cuvintelor 2.Patternuri de cuvinte 3. Corelarea în interiorul cuvintelor	Înțelegerea a ceea ce este transmis prin text sau vorbire 1. Sentiment transmis 2. Sensul semantic al textului, astfel încât să poată fi tradus în alte limbi 3. Structura grafică
Precizia sistemului	O măsură de performanță este directă și relativ simplă. Aici avem concepte matematice clar măsurabile. Măsurile pot fi automatizate	Precizia sistemului foarte dificil de măsurat pentru mașini. Intervenția umană este necesară de cele mai multe ori. De exemplu, ia în considerare un sistem NLP, care se traduce din engleză în hindi. Automatizați măsura cât de exact este dificilă traducerea sistemului.

Concluzie - Text Mining vs. prelucrarea limbajului natural

Atât Text Text, cât și prelucrare a limbajului natural încearcă să extragă informații din date nestructurate. Exploatarea textului este concentrată pe documente text și depinde în mare parte de un model statistic și probabilistic pentru a obține o reprezentare a documentelor. PNL încearcă să obțină semnificație semantică din toate mijloacele de comunicare naturală umană, cum ar fi textul, vorbirea sau chiar o imagine. PNL are potențialul de a revoluționează modul în care oamenii interacționează cu mașinile.AWS Echo și Google Home sunt câteva exemple.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru extragerea textului și prelucrarea limbajului natural, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -