Razlika med rudanjem besedil in obdelavo naravnega jezika
Izraz „rudarjenje besedil“ se uporablja za avtomatizirano strojno učenje in statistične metode, ki se uporabljajo v ta namen. Uporablja se za pridobivanje kakovostnih informacij iz nestrukturiranega in strukturiranega besedila. Informacije so lahko vzorčne v besedilu ali ujemajoči se strukturi, vendar semantika v besedilu ne pride v poštev. Naravni jezik je tisto, kar uporabljamo za komunikacijo. Tehnike obdelave takih podatkov za razumevanje osnovnega pomena se skupaj imenuje obdelava naravnega jezika (NLP). Podatki so lahko govor, besedilo ali celo podoba in pristop, ki vključujejo tehnike strojnega učenja (ML) na podatkih za izdelavo aplikacij, ki vključujejo klasifikacijo, pridobivanje strukture, povzemanje in prevajanje podatkov. struktura, analiza sentimenta itd.
Primerjava med nami med obdelavo besedila in obdelavo naravnega jezika (Infographics)
Spodaj je zgornjih 5 primerjav med obdelavo besedil in obdelavo naravnega jezika
Ključne razlike med obdelavo besedila in obdelavo naravnega jezika
- Uporaba - pojmi iz NLP se uporabljajo v naslednjih osnovnih sistemih:
- Sistem za prepoznavanje govora
- Sistem odgovorov na vprašanja
- Prevajanje iz enega določenega v drug poseben jezik
- Povzetek besedila
- Analiza občutka
- Predloge na podlagi predlog
- Razvrstitev besedila
- Segmentacija tem
Napredne aplikacije vključujejo naslednje:
- Človeški roboti, ki razumejo ukaze v naravnem jeziku in z ljudmi komunicirajo v naravnem jeziku.
- Izgradnja univerzalnega sistema strojnega prevajanja je dolgoročen cilj na področju NLP
- Ustvari logični naslov za dani dokument.
- Ustvari smiselno besedilo za določene teme ali za dano sliko.
- Napredne klepete, ki ustvarjajo prilagojeno besedilo za ljudi in ignorirajo napake pri pisanju človeka
Priljubljene aplikacije Text Mining:
- Kontekstualno oglaševanje
- Vsebina obogatitev
- Analiza podatkov družbenih medijev
- Filtriranje neželene pošte
- Odkrivanje goljufij s preiskavo zahtevkov
- Življenjski cikel razvoja -
Za razvoj sistema NLP bo imel splošni razvojni postopek naslednje korake
- Razumevanje izjave problema.
- Odločite se, kakšne podatke ali korpus potrebujete za rešitev težave. Zbiranje podatkov je osnovna dejavnost pri reševanju problema.
- Analiza zbranega korpusa. Kakšna je kakovost in količina korpusa? Glede na kakovost podatkov in izjave o težavi morate opraviti predobdelavo.
- Ko končate s predhodno obdelavo, začnite s postopkom inženiringa funkcij. Funkcijski inženiring je najpomembnejši vidik aplikacij, povezanih z NLP in podatki. Za to se uporabljajo različne tehnike, kot so razčlenjevanje, semantična drevesa.
- Če se odločite za izvlečene funkcije iz neobdelanih predhodno obdelanih podatkov, se morate odločiti, katera računalniška tehnika se uporablja za reševanje vaše izjave problema, na primer, ali želite uporabiti tehnike strojnega učenja ali tehnike, ki temeljijo na pravilih ?. Za sodobne NLP sisteme se uporabljajo skoraj ves čas napredni modeli ML, ki temeljijo na Deep Neural Networks.
- Zdaj, odvisno od tehnik, ki jih boste uporabili, si preberite funkcijske datoteke, ki jih boste zagotovili kot vhod v svoj algoritem odločanja.
- Zaženite model, ga preizkusite in natančno prilagodite.
- Skozi zgornji korak ponovite postopek, da dobite želeno natančnost
Za aplikacijo Text Mining so osnovni koraki, kot so definiranje težav, enaki kot v NLP. Obstaja pa tudi nekaj različnih vidikov, ki so navedeni spodaj
- Večino časa Text Mining analizira besedilo kot tako, ki ne zahteva referenčnega korpusa kot v NLP. V delu za zbiranje podatkov je potreba po zunanjem korpusu zelo redka.
- Osnovna funkcija inženiring za rudarjenje besedil in obdelavo naravnega jezika. Tehnike, kot so n-grami, TF - IDF, podobnost kosinam, razdalja Levenshtein, odstranjevanje značilnosti, so najbolj priljubljene pri rudarjenju besedil. NLP, ki uporablja globinsko učenje, je odvisen od specializiranih nevronskih omrežij, ki pokličejo Auto-dajalnike, da dobijo besedilo na visoki ravni.
- Modeli, uporabljeni pri urejanju besedil, so lahko statistični modeli, ki temeljijo na pravilih, ali pa so relativno enostavni modeli ML
- Kot smo že omenili, je natančnost sistema tukaj izmerljivo merljiva, zato je iteracija, preizkus in finetunska iteracija modela razmeroma enostavna v Text Mining.
- Za razliko od sistema NLP bo v sistemih Text Mining obstajal predstavitveni sloj, ki bo predstavil ugotovitve iz rudarjenja. To je bolj umetnost kot inženiring.
- Prihodnje delo - s povečano uporabo interneta postaja rudarjenje besedil vse bolj pomembno. Pojavljajo se nova specializirana področja, kot sta spletno rudarjenje in bioinformatika. Do zdaj je večina rudarjenja podatkov v čiščenju in pripravi podatkov, ki je manj produktivna. Aktivne raziskave se dogajajo za avtomatizacijo teh del s pomočjo strojnega učenja.
NLP je iz dneva v dan boljši, vendar se je naravnega človeškega jezika težko spoprijeti s stroji. Šale, sarkazem in vsak občutek izražamo zlahka in vsak človek ga lahko razume. To poskušamo rešiti s pomočjo ansambla globokih nevronskih mrež. Trenutno se mnogi raziskovalci NLP osredotočajo na avtomatsko strojno prevajanje z uporabo nenadzorovanih modelov. Razumevanje naravnega jezika (NLU) je še eno zanimivo področje, ki ima velik vpliv na Chatbote in človeško razumljive robote.
Primerjalna tabela za obdelavo besedil v primerjavi z naravnim jezikom
| Osnove primerjave | Rudarjenje besedil | NLP |
| Cilj | Pridobite kakovostne informacije iz nestrukturiranega in strukturiranega besedila. Informacije so lahko vzorčne v besedilu ali ujemajoči se strukturi, vendar semantika v besedilu ne pride v poštev. | Poskušati razumeti, kaj človek v naravnem jeziku prenaša - morda besedilo ali govor. Analizirajo se semantične in slovnične strukture. |
| Orodja |
|
|
| Obseg |
|
|
| Izid | Pojasnilo besedila z uporabo statističnih kazalcev, kot so 1.Frekvenca besed 2. Vzorci besed 3. Korelacija znotraj besed | Razumevanje tega, kar se prenaša skozi besedilo ali govor 1. Preneseni občutki 2.Semantični pomen besedila, tako da ga je mogoče prevesti v druge jezike 3.Gramatična struktura |
| Natančnost sistema | Učinkovitost je neposredna in relativno enostavna. Tu imamo jasno merljive matematične koncepte. Ukrepi so lahko avtomatizirani | Zelo težko je izmeriti natančnost sistema za stroje. Človeški poseg je potreben večino časa. Na primer, razmislite o sistemu NLP, ki iz angleščine prevaja v angleščino. Samodejno merite, kako natančno sistem izvaja prevod, je težko. |
Zaključek - Text Mining vs Natural Language Processing
Tako rudarjenje besedil kot obdelava naravnega jezika poskušata pridobiti informacije iz nestrukturiranih podatkov. Pridobivanje besedila je osredotočeno na besedilne dokumente in je večinoma odvisno od statističnega in verjetnostnega modela za prikazovanje dokumentov.NLP poskuša pridobiti semantični pomen iz vseh sredstev človeške naravne komunikacije, kot so besedilo, govor ali celo podoba. spremenite način, kako ljudje komunicirajo s stroji.AWS Echo in Google Home je nekaj primerov.
Priporočeni članek
To je vodnik za obdelavo besedila v primerjavi z obdelavo naravnega jezika, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Najboljše 3 stvari, ki jih morate naučiti o rudarjenju podatkov v primerjavi z rudanjem besedil
- Dokončni priročnik o delovanju besedilnega rudarjenja
- 8 Pomembne tehnike pridobivanja podatkov za uspešno poslovanje
- Data Mining vs Skladiščenje podatkov - kateri je bolj uporaben