Tekstwinning versus natuurlijke taalverwerking - Top 5-vergelijkingen

Verschil tussen tekstwinning en natuurlijke taalverwerking

De term "text mining" wordt gebruikt voor geautomatiseerd machinaal leren en statistische methoden die voor dit doel worden gebruikt. Het wordt gebruikt voor het extraheren van hoogwaardige informatie uit ongestructureerde en gestructureerde tekst. Informatie kan een patroon hebben in de tekst of de bijbehorende structuur, maar de semantiek in de tekst wordt niet in overweging genomen. Natuurlijke taal is wat we gebruiken voor communicatie. Technieken voor het verwerken van dergelijke gegevens om de onderliggende betekenis te begrijpen, worden gezamenlijk aangeduid als Natural Language Processing (NLP). De gegevens kunnen spraak, tekst of zelfs een afbeelding zijn en benadering omvat het toepassen van Machine Learning (ML) -technieken op gegevens om applicaties te bouwen met classificatie, structuur extraheren, gegevens samenvatten en vertalen. structuur, sentimentanalyse, etc.

Head-to-head vergelijking tussen tekstmining versus natuurlijke taalverwerking (infographics)

Hieronder vindt u de top 5-vergelijking tussen tekstwinning en natuurlijke taalverwerking

Belangrijkste verschillen tussen tekstwinning versus natuurlijke taalverwerking

Toepassing - Concepten van NLP worden gebruikt in de volgende basissystemen:
- Spraakherkenningssysteem
- Vraag antwoord systeem
- Vertaling van de ene specifieke taal naar een andere specifieke taal
- Tekst samenvatting
- Sentiment analyse
- Op sjabloon gebaseerde chatbots
- Tekstclassificatie
- Onderwerpsegmentatie

Geavanceerde toepassingen zijn onder meer:

Menselijke robots die commando's in natuurlijke taal begrijpen en met mensen omgaan in natuurlijke taal.
Het bouwen van een universeel machinevertalingssysteem is het langetermijndoel in het NLP-domein
Het genereert de logische titel voor het gegeven document.
Genereert betekenisvolle tekst voor specifieke onderwerpen of voor een gegeven afbeelding.
Geavanceerde chatbots, die gepersonaliseerde tekst voor mensen genereren en fouten in menselijk schrijven negeren

Populaire toepassingen van tekstwinning:

Contextuele reclame
Inhoudsverrijking
Social media data-analyse
Spamfiltering
Opsporing van fraude door onderzoek naar claims

Ontwikkeling levenscyclus -

Voor het ontwikkelen van een NLP-systeem zal het algemene ontwikkelingsproces de volgende stappen hebben

Begrijp de probleemstelling.
Bepaal wat voor soort gegevens of corpus je nodig hebt om het probleem op te lossen. Gegevensverzameling is een basisactiviteit om het probleem op te lossen.
Analyseren van verzameld corpus. Wat is de kwaliteit en kwantiteit van het corpus? Afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens en de probleemstelling, moet u preprocessing uitvoeren.
Als u klaar bent met preprocessing, begint u met het proces van feature engineering. Feature engineering is het belangrijkste aspect van NLP- en data science-gerelateerde applicaties. Verschillende technieken zoals parsing, semantische bomen worden hiervoor gebruikt.
Nadat u hebt gekozen voor een geëxtraheerde functie uit de onbewerkte voorbewerkte gegevens, moet u beslissen welke computationele techniek wordt gebruikt om uw probleemstelling op te lossen, wilt u bijvoorbeeld technieken voor machinaal leren of op regels gebaseerde technieken toepassen ?. Voor moderne NLP-systemen worden bijna altijd geavanceerde ML-modellen op basis van Deep Neural Networks gebruikt.
Afhankelijk van welke technieken u gaat gebruiken, moet u nu de functiebestanden lezen die u gaat verstrekken als input voor uw beslissingsalgoritme.
Voer het model uit, test het en verfijn het.
Herhaal de bovenstaande stap om de gewenste nauwkeurigheid te krijgen

Voor de Text Mining-toepassing zijn de basisstappen zoals het definiëren van problemen hetzelfde als in NLP. Maar er zijn ook enkele verschillende aspecten, die hieronder worden vermeld

Meestal analyseert Text Mining de tekst als zodanig waarvoor geen referentiecorpus nodig is, zoals in NLP. Bij gegevensverzameling is een externe eis voor corpus zeer zeldzaam.
Basic feature engineering voor tekstwinning en natuurlijke taalverwerking. Technieken zoals n-gram, TF - IDF, Cosine-overeenkomst, Levenshtein-afstand, Hashing van functies is het meest populair in tekstwinning. NLP die Deep Learning gebruikt, is afhankelijk van gespecialiseerde neurale netwerken die Auto-Encoders bellen om een abstractie van tekst op hoog niveau te krijgen.
Modellen die worden gebruikt in Text Mining kunnen op regels gebaseerde statistische modellen zijn of relatief eenvoudige ML-modellen
Zoals we eerder al zeiden, is de systeemnauwkeurigheid hier duidelijk meetbaar, dus Run, Test, Finetune iteratie van een model is relatief eenvoudig in Text Mining.
In tegenstelling tot het NLP-systeem zal er in Text Mining-systemen een presentatielaag zijn om bevindingen uit de mijnbouw te presenteren. Dit is meer een kunst dan engineering.

Toekomstig werk - Met het toegenomen gebruik van internet is tekstmining steeds belangrijker geworden. Nieuwe gespecialiseerde velden zoals web mining en bio-informatica zijn in opkomst. Vanaf nu ligt het grootste deel van dataminingwerk in het opschonen van gegevens en gegevensvoorbereiding die minder productief is. Er gebeurt actief onderzoek om deze werken te automatiseren met behulp van Machine learning.

NLP wordt elke dag beter, maar een natuurlijke menselijke taal is moeilijk aan te pakken voor machines. We uiten grappen, sarcasme en elk gevoel gemakkelijk en elk mens kan het begrijpen. We proberen het op te lossen met behulp van een ensemble van diepe neurale netwerken. Momenteel richten veel NLP-onderzoekers zich op geautomatiseerde machinevertaling met behulp van modellen zonder toezicht. Natural Language Understanding (NLU) is nu een ander interessegebied dat een enorme impact heeft op Chatbots en voor mensen begrijpelijke robots.

Vergelijkingstabel tekstmining versus natuurlijke taalverwerking

Vergelijkingsbasis	Tekst mijnen	NLP
Doel	Haal informatie van hoge kwaliteit uit ongestructureerde en gestructureerde tekst. Informatie kan een patroon hebben in de tekst of de bijbehorende structuur, maar de semantiek in de tekst wordt niet in overweging genomen.	Proberen te begrijpen wat door mensen in natuurlijke taal wordt overgebracht, kan tekst of spraak zijn. Semantische en grammaticale structuren worden geanalyseerd.
Gereedschap	Tekstverwerkingstalen zoals Perl Statistische modellen ML-modellen	Geavanceerde ML-modellen Deep Neural Networks Toolkits zoals NLTK in Python
strekking	Gegevensbronnen zijn gedocumenteerde collecties Representatieve functies extraheren voor documenten in natuurlijke taal Input voor een corpusgebaseerde computerlinguïstiek	De gegevensbron kan elke vorm van natuurlijke menselijke communicatiemethode zijn, zoals tekst, spraak, uithangbord, enz De semantische betekenis en grammaticale structuur uit de invoer halen Het maken van alle niveaus van interactie met machines voor de mens natuurlijker
Resultaat	Verklaring van tekst met behulp van statistische indicatoren zoals 1. frequentie van woorden 2. patronen van woorden 3.Correlatie binnen woorden	Inzicht in hoe tekst of spraak eruit ziet 1. Overgebracht gevoel 2. De semantische betekenis van de tekst zodat deze in andere talen kan worden vertaald 3. Grammaticale structuur
Systeem nauwkeurigheid	Een prestatiemaatstaf is direct en relatief eenvoudig. Hier hebben we duidelijk meetbare wiskundige concepten. Maatregelen kunnen worden geautomatiseerd	Zeer moeilijk om systeemnauwkeurigheid voor machines te meten. Menselijke interventie is meestal nodig. Overweeg bijvoorbeeld een NLP-systeem dat zich vertaalt van Engels naar Hindi. Automatiseer de meting van hoe nauwkeurig het vertalen van systemen moeilijk is.

Conclusie - Tekstwinning versus natuurlijke taalverwerking

Zowel Text Mining als Natural Language Processing proberen informatie uit ongestructureerde gegevens te extraheren. Text mining is geconcentreerd op tekstdocumenten en hangt meestal af van een statistisch en probabilistisch model om een representatie van documenten af te leiden. revolutioneren de manier waarop mensen omgaan met machines. AWS Echo en Google Home zijn enkele voorbeelden.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor tekstmining versus natuurlijke taalverwerking, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -