Rozdiel medzi ťažbou textu a spracovaním prirodzeného jazyka

Pojem „ťažba textu“ sa používa na automatizované strojové učenie a štatistické metódy používané na tento účel. Používa sa na extrahovanie vysokokvalitných informácií z neštruktúrovaného a štruktúrovaného textu. Informácie môžu byť vzorované v texte alebo v zhodnej štruktúre, ale sémantika v texte sa nezohľadňuje. Prirodzený jazyk je to, čo používame na komunikáciu. Techniky spracovania takýchto údajov na pochopenie základného významu sa súhrnne nazývajú spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Dáta môžu byť reč, text alebo dokonca obrázok a prístup, ktorý spočíva v použití techník strojového učenia (ML) na zostavenie aplikácií zahŕňajúcich klasifikáciu, extrahovanie štruktúry, zhrnutie a preklad údajov. NLP sa snaží zvládnuť všetky zložitosti ľudského jazyka, ako sú gramatické a sémantické štruktúra, analýza sentimentu atď.

Porovnanie porovnávania medzi ťažbou textu a spracovaním prirodzeného jazyka (infografika)

Nižšie je päť najlepších porovnávaní medzi ťažbou textu a spracovaním prirodzeného jazyka

Kľúčové rozdiely medzi ťažbou textu a spracovaním prirodzeného jazyka

  • Aplikácia - koncepty NLP sa používajú v nasledujúcich základných systémoch:
    • Systém rozpoznávania reči
    • Systém odpovedania na otázky
    • Preklad z jedného konkrétneho jazyka do druhého
    • Zhrnutie textu
    • Analýza sentimentu
    • Chatboty založené na šablónach
    • Klasifikácia textu
    • Segmentácia tém

Medzi pokročilé aplikácie patrí:

  • Ľudskí roboti, ktorí rozumejú príkazom v prirodzenom jazyku a komunikujú s ľuďmi v prirodzenom jazyku.
  • Budovanie univerzálneho systému strojového prekladu je dlhodobým cieľom v oblasti NLP
  • Generuje logický názov pre daný dokument.
  • Vytvára zmysluplný text pre konkrétne témy alebo pre daný obrázok.
  • Pokročilé chatboty, ktoré generujú personalizovaný text pre ľudí a ignorujú chyby v písaní ľudom

Populárne aplikácie Text Mining:

  • Kontextová reklama
  • Obohatenie obsahu
  • Analýza údajov o sociálnych médiách
  • Filtrovanie spamu
  • Detekcia podvodov prostredníctvom vyšetrovania nárokov
  • Životný cyklus vývoja -

Na vývoj systému NLP bude mať všeobecný vývojový proces nasledujúce kroky

  • Pochopte vyhlásenie o probléme.
  • Rozhodnite sa, aký druh údajov alebo korpusu potrebujete na vyriešenie problému. Zhromažďovanie údajov je základnou aktivitou pri riešení problému.
  • Analýza zhromaždeného korpusu. Aká je kvalita a množstvo korpusu? Podľa kvality údajov a informácií o problémoch musíte urobiť predspracovanie.
  • Po dokončení predbežného spracovania začnite procesom navrhovania prvkov. Funkčné inžinierstvo je najdôležitejším aspektom aplikácií súvisiacich s NLP a dátovými vedami. Na tento účel sa používajú rôzne techniky, napríklad analýza, sémantické stromy.
  • Keď sa rozhodnete pre extrahované funkcie zo nespracovaných predbežne spracovaných údajov, musíte sa rozhodnúť, ktorá výpočtová technika sa používa na vyriešenie vášho problému, napríklad, chcete použiť techniky strojového učenia alebo techniky založené na pravidlách ?. Pre moderné systémy NLP sa používajú takmer vždy pokročilé modely ML založené na technológii Deep Neural Networks.
  • Teraz by ste si mali v závislosti od toho, aké techniky budete používať, prečítať súbory funkcií, ktoré chcete poskytnúť, ako vstup do svojho rozhodovacieho algoritmu.
  • Spustite model, otestujte ho a dolaďte.
  • Opakujte vyššie uvedený krok, aby ste získali požadovanú presnosť

V prípade aplikácie Text Mining sú základné kroky, ako napríklad problémy pri definovaní, rovnaké ako v NLP. Existujú však aj rôzne aspekty, ktoré sú uvedené nižšie

  • Text Mining väčšinou analyzuje text ako taký, ktorý nevyžaduje referenčný korpus ako v NLP. V časti zberu údajov je požiadavka na externý korpus veľmi zriedkavá.
  • Základné inžinierstvo funkcií pre textovú ťažbu a spracovanie prirodzeného jazyka. Techniky ako n-gramy, TF - IDF, podobnosť medzi kozmickými výrobkami, vzdialenosť medzi Levenshteinom, hasenie funkcií je najobľúbenejšie v textovej ťažbe. NLP využívajúce Deep Learning závisí od špecializovaných neurónových sietí, ktoré volajú Auto-Encoder, aby získali vysokú úroveň abstrakcie textu.
  • Modely používané pri ťažbe textov môžu byť štatistické modely založené na pravidlách alebo relatívne jednoduché modely ML
  • Ako sme už spomenuli, tu je jednoznačne merateľná presnosť systému, takže beh, test, finácia iterácie modelu je pri textovej ťažbe relatívne ľahká.
  • Na rozdiel od systému NLP bude v systémoch dobývania textu existovať prezentačná vrstva na prezentáciu zistení z ťažby. Je to skôr umenie ako strojárstvo.
  • Budúca práca - S rastúcim využívaním internetu sa stáva čoraz dôležitejšou ťažba textu. Objavujú sa nové špecializované oblasti, ako je web mining a bioinformatika. V súčasnosti spočíva väčšina činností v oblasti získavania údajov v oblasti čistenia a prípravy údajov, ktorá je menej produktívna. Aktívny výskum prebieha za účelom automatizácie týchto diel pomocou strojového učenia.

NLP sa každým dňom zlepšuje, ale strojom je ťažké zvládnuť prirodzený ľudský jazyk. Vyjadrujeme vtipy, sarkazmus a každý sentiment ľahko a každý človek tomu rozumie. Snažíme sa to vyriešiť pomocou súboru hlbokých neurónových sietí. V súčasnosti sa mnoho vedcov NLP zameriava na automatizovaný strojový preklad pomocou nesledovaných modelov. Porozumenie prirodzenému jazyku (NLU) je v súčasnosti ďalšou oblasťou záujmu, ktorá má obrovský vplyv na Chatboty a na ľudsky zrozumiteľné roboty.

Tabuľka porovnania ťažby textu vs prirodzeného jazyka

Základ porovnaniaŤažba textuNLP
CieľVýpis vysoko kvalitných informácií z neštruktúrovaného a štruktúrovaného textu. Informácie môžu byť vzorované v texte alebo v zhodnej štruktúre, ale sémantika v texte sa nezohľadňuje.Pokúšať sa porozumieť tomu, čo ľudia sprostredkujú v prirodzenom jazyku, môže byť textom alebo rečou. Analyzujú sa sémantické a gramatické štruktúry.
náradie
  • Jazyky na spracovanie textu, ako napríklad Perl
  • Štatistické modely
  • ML modely
  • Pokročilé modely ML
  • Hlboké neurónové siete
  • Nástroje ako NLTK v Pythone
Rozsah
  • Zdroje údajov sú zdokumentované kolekcie
  • Výpis reprezentatívnych znakov pre dokumenty v prirodzenom jazyku
  • Vstup pre výpočtovú lingvistiku založenú na korpuse
  • Zdrojom údajov môže byť akákoľvek forma prirodzenej metódy ľudskej komunikácie, ako je text, reč, vývesný štít atď
  • Extrakcia sémantického významu a gramatickej štruktúry zo vstupu
  • Zvyšovanie prirodzenosti ľudí na všetkých úrovniach interakcie so strojmi

výsledokVysvetlenie textu pomocou štatistických ukazovateľov, napr
1.Frekvencia slov
2.Materiály slov
3.Korelácia v rámci slov
Pochopenie toho, čo sprostredkuje text alebo reč
1. Vyjadrený sentiment
2. Sémantický význam textu tak, aby mohol byť preložený do iných jazykov
3.Gramatická štruktúra
Presnosť systémuMeranie výkonnosti je priame a relatívne jednoduché. Máme tu jasne merateľné matematické pojmy. Opatrenia môžu byť automatizovanéVeľmi ťažké zmerať presnosť systému pre stroje. Ľudský zásah je väčšinou potrebný. Napríklad, zvážte systém NLP, ktorý prekladá z angličtiny do hindčiny. Automatizujte mieru náročnosti prekladu pomocou systému.

Záver - Ťažba textu verzus spracovanie prirodzeného jazyka

Ťažba textu aj spracovanie prirodzeného jazyka sa snaží extrahovať informácie z neštruktúrovaných údajov. Dolovanie textu sa sústreďuje na textové dokumenty a väčšinou závisí od štatistického a pravdepodobnostného modelu na odvodenie reprezentácie dokumentov. NLP sa snaží získať sémantický význam zo všetkých prostriedkov ľudskej prirodzenej komunikácie, ako je text, reč alebo dokonca obraz. NLP má potenciál revolúcia v spôsobe, akým ľudia interagujú so strojmi.AWS Echo a Google Home sú príklady.

Odporúčaný článok

Toto bola príručka pre ťažbu textu verzus spracovanie prirodzeného jazyka, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Najlepšie 3 veci, ktoré by ste sa mali dozvedieť o dolovaní dát verzus dolovaní textu
  2. Definitívna príručka o tom, ako funguje ťažba textu
  3. 8 Dôležité techniky dolovania údajov pre úspešné podnikanie
  4. Dolovanie dát vs Skladovanie údajov - ktorý z nich je užitočnejší

Kategórie: