Textbrytning kontra naturligt språkbearbetning - Topp 5 jämförelser

Skillnaden mellan textbrytning och naturlig språkbearbetning

Termen "text mining" används för automatiserad maskininlärning och statistiska metoder som används för detta ändamål. Den används för att extrahera högkvalitativ information från ostrukturerad och strukturerad text. Information kan vara mönstrad i text eller matchande struktur men semantiken i texten beaktas inte. Naturligt språk är det vi använder för kommunikation. Tekniker för att bearbeta sådan information för att förstå underliggande betydelse kallas kollektivt Natural Language Processing (NLP). Uppgifterna kan vara tal, text eller till och med en bild och tillvägagångssätt involvera att använda Machine Learning (ML) -tekniker på data för att bygga applikationer som involverar klassificering, extrahera struktur, sammanfatta och översätta data. struktur, sentimentanalys, etc.

Jämförelse mellan huvud och huvud mellan textbrytning och naturlig språkbearbetning (infographics)

Nedan visas de fem bästa jämförelserna mellan Text Mining vs Natural Language Processing

Viktiga skillnader mellan textbrytning kontra naturlig språkbearbetning

Applikation - Begrepp från NLP används i följande grundläggande system:
- System för taligenkänning
- Frågesvarssystem
- Översättning från ett specifikt språk till ett annat specifikt språk
- Textöversikt
- Sentimentanalys
- Mallbaserade chatbots
- Textklassificering
- Ämnesegmentering

Avancerade applikationer inkluderar följande:

Mänskliga robotar som förstår naturliga språkkommandon och interagerar med människor på naturligt språk.
Att bygga ett universellt maskinöversättningssystem är det långsiktiga målet inom NLP-domänen
Det genererar den logiska titeln för det givna dokumentet.
Genererar meningsfull text för specifika ämnen eller för en given bild.
Avancerade chatbots, som genererar personlig text för människor och ignorerar misstag i mänskligt skrivande

Populära applikationer för Text Mining:

Contextual Advertising
Anrikning av innehåll
Analys av sociala medier
Skräppostfiltrering
Bedrägeri upptäckt genom utredning av fordringar

Utveckling livscykel -

För att utveckla ett NLP-system kommer den allmänna utvecklingsprocessen att ha följande steg

Förstå problemet.
Bestäm vilken typ av data eller korpus du behöver för att lösa problemet. Datainsamling är en grundläggande aktivitet för att lösa problemet.
Analysera insamlat korpus. Vad är korpusets kvalitet och kvantitet? Beroende på kvaliteten på data och probleminformation måste du göra förbehandling.
När du har gjort med förbehandling börjar du med processen för funktionshantering. Funktionsteknik är den viktigaste aspekten av NLP och datavetenskap-relaterade applikationer. Olika tekniker som parsning, semantiska träd används för detta.
Efter att ha beslutat om extraherade funktioner från råa förbehandlade data, ska du bestämma vilken beräkningsteknik som används för att lösa ditt problem, till exempel, vill du tillämpa maskininlärningstekniker eller regelbaserade tekniker? För moderna NLP-system används nästan hela tiden avancerade ML-modeller baserade på Deep Neural Networks.
Beroende på vilka tekniker du ska använda bör du nu läsa funktionsfilerna som du kommer att ge som en input till din beslutsalgoritm.
Kör modellen, testa den och finjustera.
Iterera genom ovanstående steg för att få önskad noggrannhet

För Text Mining-applikationer är grundläggande steg som definiera problem samma som i NLP. Men det finns också några olika aspekter, som listas nedan

För det mesta analyserar Text Mining texten som sådan, vilket inte kräver ett referenskorpus som i NLP. I datainsamling är kravet på externt korpus mycket sällsynt.
Grundläggande funktionsteknik för textbrytning och naturligt språkbearbetning. Tekniker som n-gram, TF - IDF, Cosine Likhet, Levenshtein Distance, Feature Hashing är mest populärt inom Text Mining. NLP som använder Deep Learning beror på specialiserade neurala nätverk som kallar Auto-Encoders för att få en abstraktion av text på hög nivå.
Modeller som används i Text Mining kan vara regelbaserade statistiska modeller eller relativt enkla ML-modeller
Som vi nämnde tidigare är systemnoggrannheten tydligt mätbar här så Kör, test, Finetune-iteration av en modell är relativt lätt i Text Mining.
Till skillnad från NLP-systemet kommer det att finnas ett presentationslager i Text Mining-system för att presentera resultat från gruvdrift. Detta är mer en konst än teknik.

Framtida arbete - Med den ökade användningen av Internet har textbrytning blivit allt viktigare. Nya specialiserade områden som webbbrytning och bioinformatik dyker upp. Från och med nu ligger en majoritet av dataanvinningsarbetet i datarengöring och dataförberedelser som är mindre produktiva. Aktiv forskning händer för att automatisera dessa verk med maskininlärning.

NLP blir bättre varje dag men ett naturligt mänskligt språk är svårt att hantera för maskiner. Vi uttrycker skämt, sarkasm och varje känsla enkelt och varje människa kan förstå det. Vi försöker lösa det med en ensemble av djupa neurala nätverk. För närvarande fokuserar många NLP-forskare på automatiserad maskinöversättning med hjälp av oövervakade modeller. Natural Language Understanding (NLU) är ett annat intressefält nu som har en enorm inverkan på Chatbots och mänskligt förståelige robotar.

Jämförelsetabell för textbrytning kontra naturligt språkbearbetning

Grund för jämförelse	Textbrytning	NLP
Mål	Hämta information av hög kvalitet från ostrukturerad och strukturerad text. Information kan vara mönstrad i text eller matchande struktur men semantiken i texten beaktas inte.	Att försöka förstå vad som förmedlas på naturligt språk av människor - kan text eller tal. Semantiska och grammatiska strukturer analyseras.
Verktyg	Textbehandlingsspråk som Perl Statistiska modeller ML-modeller	Avancerade ML-modeller Deep Neural Networks Verktygssatser som NLTK i Python
Omfattning	Datakällor är dokumenterade samlingar Extrahera representativa funktioner för naturliga språkdokument Inmatning för en korpusbaserad beräkningslingvistik	Datakällan kan vara vilken som helst form av naturlig mänsklig kommunikationsmetod som text, tal, skylt osv Utdragning av semantisk mening och grammatisk struktur från inmatningen Att göra alla nivåer av interaktion med maskiner mer naturliga för människor
Resultat	Förklaring av text med statistiska indikatorer som 1.Frekvens av ord 2.Patterns av ord 3.Korrelation inom ord	Förstå vad som förmedlas genom text eller tal 1. Förmedlat känsla 2. Den semantiska betydelsen av texten så att den kan översättas till andra språk 3.Grammatisk struktur
System noggrannhet	Ett prestandamått är direkt och relativt enkelt. Här har vi tydligt mätbara matematiska begrepp. Åtgärder kan automatiseras	Mycket svårt att mäta systemnoggrannhet för maskiner. Mänsklig intervention behövs för det mesta. Tänk till exempel på ett NLP-system, som översätter från engelska till hindi. Automatisera måttet på hur exakt systemöversättning är svårt.

Slutsats - Text Mining vs Natural Language Processing

Både Text Mining och Natural Language Processing som försöker hämta information från ostrukturerad data. Textbrytning är koncentrerad på textdokument och beror mest på en statistisk och sannolikhetsmodell för att härleda en representation av dokument.NLP försöker få semantisk betydelse från alla medel för mänsklig naturlig kommunikation som text, tal eller till och med en bild.NLP har potential att revolutionera hur människor interagerar med maskiner. AWS Echo och Google Home är några exempel.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Text Mining vs Natural Language Processing, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -