Text Mining vs Natural Language Processing - Topp 5 sammenligninger

Forskjellen mellom tekstgruvedrift og naturlig språkbehandling

Begrepet "tekstbryting" brukes om automatisert maskinlæring og statistiske metoder som brukes til dette formålet. Den brukes til å trekke ut informasjon av høy kvalitet fra ustrukturert og strukturert tekst. Informasjon kan være mønstret i tekst eller samsvarende struktur, men semantikken i teksten blir ikke vurdert. Naturlig språk er det vi bruker til kommunikasjon. Teknikker for å behandle slike data for å forstå underliggende betydning kalles kollektivt Natural Language Processing (NLP). Dataene kan være tale, tekst eller til og med et bilde og tilnærming innebære å bruke Machine Learning (ML) teknikker på data for å bygge applikasjoner som involverer klassifisering, trekke ut struktur, oppsummere og oversette data.NLP prøver å håndtere alle kompleksiteter av menneskelig språk som grammatisk og semantisk struktur, følelsesanalyse, etc.

Sammenligning fra topp til hodet mellom tekstgruvedrift og naturlig språkbehandling (infografikk)

Nedenfor er topp 5-sammenligning mellom tekstbruk og naturlig språkbehandling

Viktige forskjeller mellom tekstgruvedrift vs naturlig språkbehandling

Bruksområde - Konsepter fra NLP brukes i følgende grunnleggende systemer:
- Talegjenkjenningssystem
- Spørsmål svar system
- Oversettelse fra ett spesifikt språk til et annet spesifikt språk
- Tekstoppsummering
- Sentimentanalyse
- Malbaserte chatbots
- Tekstklassifisering
- Emnesegmentering

Avanserte applikasjoner inkluderer følgende:

Menneskelige roboter som forstår naturlige språkkommandoer og samhandler med mennesker på naturlig språk.
Å bygge et universelt maskinoversettelsessystem er det langsiktige målet i NLP-domenet
Det genererer den logiske tittelen for det gitte dokumentet.
Genererer meningsfull tekst for spesifikke emner eller for et gitt bilde.
Avanserte chatbots, som genererer personlig tekst for mennesker og ignorerer feil i menneskelig skriving

Populære applikasjoner av Text Mining:

Kontekstuell reklame
Berikelse av innhold
Analyse av sosiale medier
Spamfiltrering
Frauddeteksjon gjennom kravutredning

Utviklingslivssyklus -

For å utvikle et NLP-system vil den generelle utviklingsprosessen ha følgende trinn

Forstå problemstillingen.
Bestem hva slags data eller korpus du trenger for å løse problemet. Datainnsamling er en grunnleggende aktivitet for å løse problemet.
Analyse av innsamlet korpus. Hva er kvaliteten og mengden på korpuset? I henhold til kvaliteten på dataene og problemstillingen, må du gjøre forbehandling.
Når du er ferdig med forbehandling, kan du begynne med prosessen med funksjonsteknikk. Funksjonsteknikk er det viktigste aspektet av NLP og data science-relaterte applikasjoner. Ulike teknikker som parsing, semantiske trær brukes til dette.
Når du har bestemt deg for en hentet ut funksjoner fra de råbehandlede dataene, skal du bestemme hvilken beregningsteknikk som brukes for å løse problemstillingen din, for eksempel, vil du bruke maskinlæringsteknikker eller regelbaserte teknikker? For moderne NLP-systemer brukes nesten hele tiden avanserte ML-modeller basert på Deep Neural Networks.
Avhengig av hvilke teknikker du skal bruke, bør du lese funksjonsfilene du kommer til å gi som et innspill til beslutningsalgoritmen.
Kjør modellen, test den og finjuster.
Gå gjennom trinnet ovenfor for å oppnå ønsket nøyaktighet

For Text Mining-applikasjoner er grunnleggende trinn som definere problemer de samme som i NLP. Men det er også noen forskjellige aspekter, som er listet nedenfor

Det meste av tiden Text Mining analyserer teksten som sådan som ikke krever referansekorpus som i NLP. I datainnsamling er kravet til eksternt korpus veldig sjeldent.
Grunnleggende funksjonsteknikk for tekstgruvedrift og naturlig språkbehandling. Teknikker som n-gram, TF - IDF, Cosine Likhet, Levenshtein Distance, Feature Hashing er mest populært innen Text Mining. NLP som bruker Deep Learning er avhengig av spesialiserte nevrale nettverk som kaller Auto-Encoders for å få en abstraksjon av høyt nivå på tekst.
Modeller som brukes i Text Mining kan være regelbaserte statistiske modeller eller relativt enkle ML-modeller
Som vi nevnte tidligere, er systemnøyaktigheten tydelig målbar her, så Run, Test, Finetune-iterasjon av en modell er relativt enkel i Text Mining.
I motsetning til NLP-systemet, vil det være et presentasjonslag i Text Mining-systemer for å presentere funn fra gruvedrift. Dette er mer en kunst enn engineering.

Framtidig arbeid - Med den økte bruken av Internett har tekstdrift blitt stadig viktigere. Nye spesialiserte felt som nettverksdrift og bioinformatikk dukker opp. Per nå ligger et flertall av data mining-arbeidet i rengjøring av data og klargjøring av data som er mindre produktive. Aktiv forskning skjer for å automatisere disse verkene ved hjelp av maskinlæring.

NLP blir bedre for hver dag, men et naturlig menneskelig språk er vanskelig å håndtere for maskiner. Vi uttrykker vitser, sarkasme og alle følelser lett, og hvert menneske kan forstå det. Vi prøver å løse det ved hjelp av et ensemble av dype nevrale nettverk. For øyeblikket fokuserer mange NLP-forskere på automatisk maskinoversettelse ved bruk av modeller uten tilsyn. Natural Language Understanding (NLU) er et annet interessefelt nå som har stor innvirkning på Chatbots, og menneskelig forståelige roboter.

Sammenligningstabel for tekstgruvedrift vs naturlig språkbehandling

Grunnlag for sammenligning	Tekst gruvedrift	NLP
Mål	Trekk ut informasjon av høy kvalitet fra ustrukturert og strukturert tekst. Informasjon kan være mønstret i tekst eller samsvarende struktur, men semantikken i teksten blir ikke vurdert.	Forsøk på å forstå hva som formidles på naturlig språk av mennesker - kan tekst eller tale. Semantiske og grammatiske strukturer blir analysert.
Verktøy	Tekstbehandlingsspråk som Perl Statistiske modeller ML-modeller	Avanserte ML-modeller Dype nevrale nettverk Verktøysett som NLTK i Python
omfang	Datakilder er dokumenterte samlinger Trekker ut representative funksjoner for naturlige språkdokumenter Innspill for en korpusbasert beregningslingvistikk	Datakilden kan være en hvilken som helst form for naturlig menneskelig kommunikasjonsmetode som tekst, tale, skilt osv Å trekke ut semantisk mening og grammatisk struktur fra innspillet Gjør alle nivåer av interaksjon med maskiner mer naturlig for mennesker
Utfall	Forklaring av tekst ved bruk av statistiske indikatorer som 1.Frekvens av ord 2.Mønster av ord 3.Korrelasjon i ord	Å forstå hva som formidles gjennom tekst eller tale 1. Overført følelse 2.Den semantiske betydningen av teksten slik at den kan oversettes til andre språk 3.Grammatisk struktur
System nøyaktighet	Et ytelsestiltak er direkte og relativt enkelt. Her har vi tydelig målbare matematiske begreper. Tiltak kan automatiseres	Svært vanskelig å måle systemnøyaktighet for maskiner. Menneskelig intervensjon er nødvendig mesteparten av tiden. Tenk for eksempel på et NLP-system, som oversettes fra engelsk til hindi. Automatiser målingen for hvor nøyaktig systemutførelse er oversettelse er vanskelig.

Konklusjon - Text Mining vs Natural Language Processing

Både Text Mining og Natural Language Processing som prøver å trekke ut informasjon fra ustrukturerte data. Tekstbryting er konsentrert om tekstdokumenter og avhenger for det meste av en statistisk og sannsynlig modell for å utlede en representasjon av dokumenter. NLP prøver å få semantisk mening fra alle menneskelige naturlige kommunikasjoner som tekst, tale eller til og med et bilde.NLP har potensial til revolusjonere måten mennesker interagerer med maskiner.AWS Echo og Google Home er noen eksempler.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Text Mining vs Natural Language Processing, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -